Matemáticas para administracion y Economia [13. ed.] 9786073229166, 607322916X

Table of contents :
CAPÍTULO 0 Repaso de álgebra
CAPÍTULO 1 Aplicaciones y más álgebra
CAPÍTULO 2 Funciones y gráficas
CAPÍTULO 3 Rectas, parábolas y sistemas de ecuaciones
CAPÍTULO 4 Funciones exponenciales y logarítmicas
CAPÍTULO 5 Matemáticas financieras
CAPÍTULO 6 Álgebra matricial
CAPÍTULO 7 Programación lineal
CAPÍTULO 8 Introducción a la probabilidad y la estadística
CAPÍTULO 9 Temas adicionales de probabilidad
CAPÍTULO 10 Límites y continuidad
CAPÍTULO 11 Diferenciación
CAPÍTULO 12 Temas adicionales de diferenciación
CAPÍTULO 13 Trazado de curvas
CAPÍTULO 14 Integración
CAPÍTULO 15 Métodos y aplicaciones de la integración
CAPÍTULO 16 Variables aleatorias continuas
CAPÍTULO 17 Cálculo de varias variables
APÉNDICES

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Decimotercera edición

Haeussler Paul Wood

MATEMÁTICAS FINITAS Relaciones de negocios

Fórmulas de interés compuesto

Interés = (capital)(tasa)(tiempo) Costo total = costo variable + costo fijo costo total Costo promedio por unidad = cantidad Ingreso total = (precio unitario)(número de unidades vendidas) Utilidad = ingreso total − costo total

S = P(1 + r)n P = S(1 + r)−n r n re = 1 + −1 n S = Pert P = Se−rt re = er − 1

Fórmulas para anualidades ordinarias 1 − (1 + r)−n A=R = Ran r r n (1 + r) − 1 S=R = Rsn r r

Multiplicación de matrices (valor presente) n

(valor futuro)

(AB)ik =

j=1

Aij Bjk = Ai1 B1k + Ai2 B2k + · · · + Ain Bnk

(AB)T = BT AT Conteo n! (n − r)! n! n Cr = r!(n − r)! n n C0 + n C1 + · · · + n Cn−1 + n Cn = 2 n Pr

n C0

=

A−1 A = I = AA−1 (AB)−1 = B−1 A−1

Probabilidad #(E ) #(S ) #(E ∩ F ) P(E|F ) = #(F ) P(E ) =

= 1 = n Cn

n+1 Cr+1

= n Cr + n Cr+1

P(E ∪ F ) = P(E ) + P(F ) − P(E ∩ F ) P(E ) = 1 − P(E ) P(E ∩ F ) = P(E )P(F|E) = P(F )P(E|F )

Propiedades de los eventos Donde E y F son eventos de un experimento con espacio muestral S E∪E =E E∩E =E (E ) = E E∪E =S E∩E =∅ E∪S =S E∩S =E E∪∅=E E∩∅=∅ E∪F =F∪E E∩F =F∩E (E ∪ F ) = E ∩ F (E ∩ F ) = E ∪ F E ∪ (F ∪ G) = (E ∪ F ) ∪ G E ∩ (F ∩ G) = (E ∩ F ) ∩ G E ∩ (F ∪ G) = (E ∩ F ) ∪ (E ∩ G) E ∪ (F ∩ G) = (E ∪ F ) ∩ (E ∪ G)

Para una variable aleatoria discreta X con distribución f

x

f (x) = 1

µ = µ(X) = E(X) =

xf (x) x

Var(X) = E((X − µ)2 ) = σ = σ(X) =

x

(x − µ)2 f (x)

Var(X)

Distribución binomial f (x) = P(X = x) = n Cx px qn−x µ = np √ σ = npq

CÁLCULO Gráficas de funciones elementales y

y 2

4

1

f (x)

y 4

2 2

1

1

x

2

4

2

x

4

2

2

x

4

4

2

2

2

2

2

4

4

4

y f (x )

x

2

3

x

x

4

4

4

2

2 2

2 x3

f (x)

4

2

2

x

4

4

2

x

4

4

2

2

2

2

2

2

4

4

4

4

y 4 2 2

y

2

4

y f (x)

1 x

f (x )

1 x2

4

2

2

4

f (x)

4

x

4

2

ex

4

2

4

x

4

2

2

2

4

4

4

4

Fórmulas de diferenciación

x

Fórmulas de integración

d (c) = 0 dx

du d a (u ) = aua−1 dx dx

d a (x ) = ax a−1 dx

d 1 du ( ln u) = dx u dx

k dx = kx + C

d (cf (x)) = cf (x) dx

du d u (e ) = eu dx dx

x a dx =

d ( f (x) ± g(x)) = f (x) ± g (x) dx

d 1 du ( logb u) = · dx ( ln b)u dx

ex dx = ex + C

dy 1 = dx dx dy

4

p q p dq η= · = dp q dp dq

d f (x + h) − f (x) f (z) − f (x) ( f (x)) = lím = lím z→x h→0 dx h z−x

dy dy du = · (regla de la cadena) dx du dx

lnx

Elasticidad de la demanda q = q(p)

Definición de la derivada de f(x)

d −1 1 ( f (x)) = dx f ( f −1 (x))

f (x)

2

2

d f (x) g(x) f (x) − f (x)g (x) = dx g(x) (g(x))2 (regla del cociente)

x

4

2

2

d d u du ( f (x)g(x)) = f (x)g (x) + g(x) f (x) (b ) = bu ( ln b) dx dx dx (regla del producto)

x

y

2 x

f (x)

2

2

x

4

y

y f (x )

4

x3

f (x)

2

2

2

f (x) =

4

x2

2

x

4

f (x)

1

4

4

f (x )

2

y

4

y

Se supone que u es una función diferenciable de x. ( f (x) ± g(x)) dx =

x a+1 + C, a = −1 a+1

kf (x) dx = k

ua du =

f (x) dx ±

ua+1 + C, a = 1 a+1

eu du = eu + C

1 du = ln |u| + C, u = 0 u

f (x) dx

Excedente del consumidor para la demanda p = f (q) EC =

q0 0

[ f (q) − p0 ] dq

Excedente del productor para la oferta p = g(q) EP =

q0 0

[ p0 − g(q)] dq

g(x) dx

Matemáticas para administración y economía

Matemáticas para administración y economía Decimotercera eDición

Ernest F. Haeussler, Jr. The Pennsylvania State University

Richard S. Paul The Pennsylvania State University

Richard J. Wood Dalhousie University

TRADUCCIÓN

Jesús Elmer Murrieta Murrieta Maestro en Investigación de Operaciones Tecnológico de Monterrey, Campus Morelos REVISIÓN TÉCNICA

Félix Fernández Méndez

Centro de Investigación y Docencia Económicas, CIDE, México

Humberto Mondragón Suárez Departamento de Física y Matemáticas Universidad Iberoamericana, México

Datos de catalogación bibliográfica HAEUSSLER, ERNEST F. JR.; PAUL, RICHARD S.; WOOD, RICHARD J. Matemáticas para administración y economía Decimotercera edición PEARSON, México, 2015 ISBN: 978-607-32-2916-6 Área: Matemáticas Formato: 21.5 3 27.5 cm

Páginas: 888

Authorized translation from the English language edition, entitled Introductory Mathematical Analysis, 13th Edition, by ERNEST F. HAEUSSLER JR., RICHARD S. PAUL, RICHARD J. WOOD, published by Pearson Education, Inc., Copyright © 2011. All rights reserved. ISBN 9780321643728 Traducción autorizada de la edición en idioma inglés titulada Introductory Mathematical Analysis, 13a edición, por ERNEST F. HAEUSSLER JR., RICHARD S. PAUL, RICHARD J. WOOD, publicada por Pearson Education, Inc., Copyright © 2011. Todos los derechos reservados. Esta edición en español es la única autorizada. Edición en español Dirección General: Philip de la Vega Dirección Educación Superior: Santiago Gutiérrez Editoras Sponsor: Rosa Díaz Sandoval e-mail: [email protected] Gabriela López Ballesteros e-mail: [email protected] Editor de Desarrollo: Bernardino Gutiérrez Hernández Supervisor de Producción: José D. Hernández Garduño Gerencia Editorial Educación Superior: Marisa de Anta DECIMOTERCERA EDICIÓN, 2015 D.R. © 2015 por Pearson Educación de México, S.A. de C.V. Atlacomulco 500-5o. piso Col. Industrial Atoto 53519, Naucalpan de Juárez, Estado de México Cámara Nacional de la Industria Editorial Mexicana. Reg. núm. 1031. Reservados todos los derechos. Ni la totalidad ni parte de esta publicación pueden reproducirse, registrarse o transmitirse, por un sistema de recuperación de información, en ninguna forma ni por ningún medio, sea electrónico, mecánico, fotoquímico, magnético o electroóptico, por fotocopia, grabación o cualquier otro, sin permiso previo por escrito del editor. El préstamo, alquiler o cualquier otra forma de cesión de uso de este ejemplar requerirá también la autorización del editor o de sus representantes. ISBN VERSIÓN IMPRESA: 978-607-32-2916-6 ISBN VERSIÓN E-BOOK: 978-607-32-2917-3 ISBN E-CHAPTER: 978-607-32-2918-0 Impreso en México. Printed in Mexico. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 - 17 16 15 14

Para Thomas

Contenido Prefacio

xiii

PARTE I ÁLGEBRA CAPÍTULO 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8

CAPÍTULO 1 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6

CAPÍTULO 2 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8

CAPÍTULO 3 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6

CAPÍTULO 4 4.1 4.2 4.3 4.4

Repaso de álgebra

1

Conjuntos de números reales 2 Algunas propiedades de los números reales 3 Exponentes y radicales 9 Operaciones con expresiones algebraicas 14 Factorización 19 Fracciones 21 Ecuaciones, en particular ecuaciones lineales 26 Ecuaciones cuadráticas 36

Aplicaciones y más álgebra

43

Aplicaciones de ecuaciones 44 Desigualdades lineales 51 Aplicaciones de las desigualdades 55 Valor absoluto 58 Notación de sigma, suma o sumatoria 62 Sucesiones 66 Repaso del capítulo 1 76 EXPLORE Y AMPLÍE Grabación de calidad variable 77

Funciones y gráficas

79

Funciones 80 Funciones especiales 87 Combinaciones de funciones 91 Funciones inversas 96 Gráficas en coordenadas rectangulares 99 Simetría 108 Traslaciones y reflexiones 113 Funciones de varias variables 115 Repaso del capítulo 2 123 EXPLORE Y AMPLÍE Una experiencia con los impuestos 125

Rectas, parábolas y sistemas de ecuaciones

127

Rectas 128 Aplicaciones y funciones lineales 135 Funciones cuadráticas 141 Sistemas de ecuaciones lineales 148 Sistemas no lineales 158 Aplicaciones de los sistemas de ecuaciones 160 Repaso del capítulo 3 168 EXPLORE Y AMPLÍE Planes de cobro en telefonía celular 170

Funciones exponenciales y logarítmicas

Funciones exponenciales 174 Funciones logarítmicas 186 Propiedades de los logaritmos 192 Ecuaciones logarítmicas y exponenciales 198 Repaso del capítulo 4 203 EXPLORE Y AMPLÍE Dosis de medicamento 205

173

ix

x

Contenido

PARTE II MATEMÁTICAS FINITAS CAPÍTULO 5 5.1 5.2 5.3 5.4 5.5 5.6

CAPÍTULO 6 6.1 6.2 6.3 6.4 6.5 6.6 6.7

CAPÍTULO 7 7.1 7.2 7.3 7.4 7.5 7.6 7.7 7.8

CAPÍTULO 8 8.1 8.2 8.3 8.4 8.5 8.6 8.7

CAPÍTULO 9 9.1 9.2 9.3

Matemáticas financieras

208

Interés compuesto 209 Valor presente 213 Interés compuesto continuamente 217 Anualidades 220 Amortización de préstamos 228 Perpetuidades 232 Repaso del capítulo 5 235 EXPLORE Y AMPLÍE Bonos del tesoro 237

Álgebra matricial

240

Matrices 241 Suma de matrices y multiplicación por un escalar 246 Multiplicación de matrices 252 Resolución de sistemas mediante reducción de matrices 264 Resolución de sistemas mediante reducción de matrices (continuación) Inversas 277 Análisis insumo-producto de Leontief 284 Repaso del capítulo 6 290 EXPLORE Y AMPLÍE Requerimientos de insulina como un proceso lineal

Programación lineal

294

Desigualdades lineales con dos variables 295 Programación lineal 298 Soluciones óptimas múltiples 307 Método simplex 309 Degeneración, soluciones no acotadas y soluciones múltiples 322 Variables artificiales 328 Minimización 338 Dual 343 Repaso del capítulo 7 352 EXPLORE Y AMPLÍE Terapias con medicamentos y radiación 355

Introducción a la probabilidad y la estadística

357

Principio básico de conteo y permutaciones 358 Combinaciones y otros principios de conteo 364 Espacios muestrales y eventos 375 Probabilidad 382 Probabilidad condicional y procesos estocásticos 395 Eventos independientes 407 Fórmula de Bayes 417 Repaso del capítulo 8 425 EXPLORE Y AMPLÍE Probabilidad y autómatas celulares 429

Temas adicionales de probabilidad

432

Variables aleatorias discretas y valor esperado 433 Distribución binomial 440 Cadenas de Markov 445 Repaso del capítulo 9 454 EXPLORE Y AMPLIE Cadenas de Markov en la teoría de juegos 457

273

292

Contenido

PARTE III CÁLCULO CAPÍTULO 10 10.1 10.2 10.3 10.4

CAPÍTULO 11 11.1 11.2 11.3 11.4 11.5

CAPÍTULO 12 12.1 12.2 12.3 12.4 12.5 12.6 12.7

CAPÍTULO 13 13.1 13.2 13.3 13.4 13.5 13.6

CAPÍTULO 14 14.1 14.2 14.3 14.4 14.5 14.6 14.7 14.8 14.9 14.10

Límites y continuidad

459

Límites 460 Límites (continuación) 469 Continuidad 476 Continuidad aplicada a desigualdades 482 Repaso del capítulo 10 487 EXPLORE Y AMPLÍE Deuda nacional 489

Diferenciación

491

La derivada 492 Reglas para la diferenciación 500 La derivada como una razón de cambio 508 Regla del producto y regla del cociente 517 Regla de la cadena 526 Repaso del capítulo 11 534 EXPLORE Y AMPLÍE Propensión marginal al consumo 537

Temas adicionales de diferenciación

539

Derivadas de funciones logarítmicas 540 Derivadas de funciones exponenciales 545 Elasticidad de la demanda 550 Diferenciación implícita 555 Diferenciación logarítmica 560 Método de Newton 564 Derivadas de orden superior 568 Repaso del capítulo 12 572 EXPLORE Y AMPLÍE Cantidad económica del pedido 574

Trazado de curvas

576

Extremos relativos 577 Extremos absolutos en un intervalo cerrado 588 Concavidad 590 Prueba de la segunda derivada 597 Asíntotas 599 Aplicaciones de máximos y mínimos 609 Repaso del capítulo 13 620 EXPLORE Y AMPLÍE Cambio de la población a lo largo del tiempo 624

Integración

626

Diferenciales 627 Integral indefinida 631 Integración con condiciones iniciales 637 Más fórmulas de integración 641 Técnicas de integración 647 Integral definida 652 Teorema fundamental del cálculo integral 659 Integración aproximada 667 Área entre curvas 672 Excedentes de los consumidores y los productores 681 Repaso del capítulo 14 683 EXPLORE Y AMPLÍE Precio de envío 687

xi

xii

Contenido

CAPÍTULO 15 15.1 15.2 15.3 15.4 15.5 15.6 15.7

CAPÍTULO 16 16.1 16.2 16.3

CAPÍTULO 17 17.1 17.2 17.3 17.4 17.5 17.6 17.7 17.8 17.9

Métodos y aplicaciones de la integración

689

Integración por partes 690 Integración mediante fracciones parciales 694 Integración por medio de tablas 700 Valor promedio de una función 705 Ecuaciones diferenciales 707 Más aplicaciones de ecuaciones diferenciales 714 Integrales impropias 721 Repaso del capítulo 15 724 EXPLORE Y AMPLÍE Dietas 727

Variables aleatorias continuas

729

Variables aleatorias continuas 730 Distribución normal 737 Aproximación normal a la distribución binomial 742 Repaso del capítulo 16 745 EXPLORE Y AMPLÍE Distribución acumulada de datos 747

Cálculo de varias variables

749

Derivadas parciales 750 Aplicaciones de las derivadas parciales 754 Derivación parcial implícita 760 Derivadas parciales de orden superior 763 Regla de la cadena 765 Máximos y mínimos para funciones de dos variables 768 Multiplicadores de Lagrange 777 Rectas de regresión 784 Integrales múltiples 789 Repaso del capítulo 17 793 EXPLORE Y AMPLÍE Análisis de datos para modelar el enfriamiento 796

APÉNDICE A

Tablas de interés compuesto 799

APÉNDICE B

Tablas de integrales seleccionadas 807

APÉNDICE C

Áreas bajo la curva normal estándar 810 Respuestas a los problemas con número impar R-1 Índice I-1 Créditos de fotografías C-1

Prefacio

E

sta nueva edición de Matemáticas para Administración y Economía continúa proporcionando los fundamentos matemáticos necesarios para que los estudiantes de estos campos resuelvan cualquier problema relacionado con esta especialidad. Inicia con temas previos al cálculo y de matemáticas finitas, como funciones, ecuaciones, matemáticas financieras, álgebra de matrices, programación lineal y probabilidad. Después atiende temas de cálculo, tanto de una como de varias variables, incluyendo variables aleatorias continuas. Las demostraciones técnicas, las condiciones y comparaciones se describen de manera suficiente pero sin extenderse demasiado. La filosofía que guía este texto incluye demostraciones y cálculos generales que den luz sobre la manera como se realizaron los cálculos correspondientes en los problemas aplicados. A menudo, también se ofrecen argumentos intuitivos informales.

Enfoque Matemáticas para Administración y Economía tiene un enfoque único para la resolución de problemas. Como en las ediciones anteriores, se establece un énfasis en los cálculos algebraicos, lo que distingue a este texto de otros libros de matemáticas aplicadas a nivel introductorio. El proceso de cálculo con variables permite desarrollar habilidades en el modelado matemático y facilita el camino para el entendimiento del cálculo. Aquí no encontrará un esquema del tipo “definición-teorema-demostración”, sino un esfuerzo sostenido para impartirle un verdadero tratamiento matemático a los problemas. El énfasis en el desarrollo de habilidades algebraicas se extiende a los ejercicios, donde muchos, incluso los más complejos, se presentan con coeficientes generales. Además del enfoque general para la resolución de problemas, nuestro objetivo es trabajar por medio de ejemplos y explicaciones, conjuntando rigor y accesibilidad. Aunque el libro no es demasiado formal, ciertamente no carece de precisión. Así pues, podría decirse que se puede leer de forma relajada, sin sacrificar oportunidades de conducir a los estudiantes hacia un mayor nivel de comprensión a través de aplicaciones muy motivadoras. Además, hemos mejorado la organización de los textos con el fin de presentar el contenido de manera que propicie un aprendizaje óptimo.

Cambios en esta edición En esta nueva edición hemos tratado de hacer que las nociones elementales presentadas en los primeros capítulos permitan una mejor comprensión de los temas más avanzados; un primer tratamiento de la notación de sumatoria, que se analiza con detalle más adelante, es sólo un ejemplo. En la sección 1.3 se introduce el tema de las desigualdades y se señala que a ≤ b es equivalente a “existe un número s no negativo tal que a + s = b”. La idea no es profunda, pero el punto pedagógico es que las variables de holgura, claves para implementar el método simplex en el capítulo 7, deben resultar familiares y no entorpecer el entendimiento de material más técnico tratado en la programación lineal. Como otro ejemplo podemos mencionar el valor absoluto de la sección 1.4. Se sabe que |a − b| proporciona la distancia de a a b. En el ejemplo 4e de la sección 1.4 señalamos que “x es menor que σ unidades de μ”, lo cual se traduce como |x − μ| < σ. En la sección 1.4, éste no es más que un ejercicio con la notación, como debe ser, pero lo importante aquí es que posteriormente, en el capítulo 9, μ será la media y σ la desviación estándar de una variable aleatoria. Una vez más hemos separado, por adelantado, una idea simple de una más avanzada. En el ejercicio 12 de los problemas 1.4, le pedimos al alumno obtener | f (x) − L| < , expresión que tal vez un profesor de una clase más avanzada desee utilizar en el capítulo 10 donde se habla de límites. Hemos aumentado la coherencia interna del libro y ampliado nuestro uso del señalamiento de temas previos, con fines de revisión, cuando esto resulta beneficioso. También, implementamos varias mejoras en la organización del texto. Para resumir, en el capítulo 1 se añadió una nueva sección sobre sucesiones; la sección sobre funciones de varias va-

xiii

xiv

Prefacio

riables, que antes se encontraba en el capítulo 17, se trasladó al capítulo 2 y se volvió a redactar para adaptarla a esa ubicación. En el capítulo 5 puede encontrar una sección sobre perpetuidades. Las secciones que tratan el área y el área entre curvas del capítulo 14 se combinaron en una sola sección y se adaptaron considerablemente. Hay muchas otras mejoras en el texto que implican un cambio menor que la revisión completa de una sección. ■

Sección 1.6, Sucesiones aritméticas y geométricas: La sección sobre sucesiones proporciona varias ventajas pedagógicas. La propia definición se establece de una manera que facilita el camino para la definición más importante y más básica de función que se da en el capítulo 2. Al sumar los términos de una sucesión es posible poner en práctica el uso de la notación de sumatoria introducido en la sección previa. El beneficio más obvio es que las “sucesiones” permiten una mejor organización para estudiar la sección de anualidades del capítulo 5. Tanto el valor presente como el valor futuro de una anualidad se obtienen mediante la suma de sucesiones geométricas (finitas). Más adelante, las sucesiones se presentan en la definición del número e en el capítulo 4, en las cadenas de Markov del capítulo 9 y en el método de Newton del capítulo 12, de modo que se obtiene una referencia unificadora útil. Al estudiar la suma de los términos de una sucesión finita, es natural que se plantee la posibilidad de sumar los términos de una sucesión infinita. Éste es un ambiente que propicia una primera incursión en el mundo de los límites. Simplemente explicamos cómo ciertas sucesiones geométricas infinitas tienen sumas bien definidas y expresamos los resultados de modo que se obtenga un punto de apoyo para la presentación formal de los límites en el capítulo 10. Estas sumas infinitas particulares nos permiten introducir la idea de una perpetuidad, primero de manera informal en la sección de sucesiones y después con mayor detalle en una nueva sección posterior sobre perpetuidades, incluida en el capítulo 5.

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Sección 2.8, Funciones de varias variables: La introducción a las funciones de varias variables, que en la edición anterior aparecían al inicio del capítulo 17, se ha trasladado (y reescrito) al capítulo 2. El tema de las funciones de varias variables debe aparecer mucho antes que el de cálculo. Una vez que se ha trabajado algo de cálculo, hay formas especiales de utilizarlo en el estudio de las funciones de varias variables, pero estos aspectos no deben confundirse con los conceptos básicos que utilizamos a lo largo del libro. Por ejemplo, “a ángulo de n en r” y “s ángulo de n en r”, que se estudian en el capítulo 5, son funciones de dos variables. Sección 5.6, Perpetuidades: La nueva sección 1.6 también nos permite introducir las perpetuidades en el capítulo de finanzas. La “perpetuidad” es un ejemplo agradable y práctico de una idea matemática bastante profunda que será de interés para los estudiantes de negocios.

Sección 14.9, Área: Se pensó que las dos secciones anteriores sobre el área eran un tanto repetitivas. La primera, llamada simplemente “Área”, trataba el importante caso especial presentado en la segunda: “Área entre curvas”, donde la curva inferior es el eje de las x. Al combinar estas secciones hemos ganado en unificación y en economía al presentar ambas sin sacrificar el detalle.

Análisis insumo-producto de Leontief (sección 6.7): En la sección sobre el análisis insumo-producto de Leontief hemos separado los diversos aspectos del problema total. Comenzamos con la descripción de lo que ahora llamamos la matriz de Leontief A como una codificación de las relaciones de insumos y productos entre los sectores de una economía. Puesto que esta matriz puede asumirse como constante, durante un periodo sustancial de tiempo comenzamos suponiendo que A es un hecho. El problema más sencillo consiste entonces en determinar la producción X que se requiere para satisfacer una demanda externa D en una economía cuya matriz de Leontief es A. Esto lo tomamos en cuenta cuidadosamente como la solución de (I − A)X = D. Como A puede suponerse fija mientras se investigan diversas demandas D, hay cierta justificación para calcular (I − A)−1 para obtener X = (I − A)−1 D. Sin embargo, el uso de una matriz inversa no debe considerarse como parte esencial de la solución. Por último, se explica cómo puede encontrarse la matriz de Leontief a partir de una tabla de datos que podría estar disponible para un planificador. Probabilidad de cumpleaños (sección 8.4): Como un tema nuevo dentro de la “probabilidad” se tiene un tratamiento del problema clásico consistente en la determinación de la probabilidad de que al menos 2 de n personas cumplan años el mismo día. Si bien este

Prefacio

xv

problema se presenta como ejemplo en muchos textos, la fórmula recursiva que proporcionamos para calcular la probabilidad como una función de n no es una característica común. Resulta razonable incluirla en esta edición porque las sucesiones definidas recursivamente aparecen de manera explícita en nuestra nueva sección llamada “Sucesiones”. ■

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Diagramas de signos para una función (capítulo 10): Los diagramas de signos que introdujimos en la edición anterior ahora aparecen en el capítulo 10. Nuestro punto es que estos diagramas pueden construirse para cualquier función real de una variable real y su ayuda en la representación gráfica de una función comienza antes de la introducción de las derivadas. Por supuesto que seguimos explotando su uso en el capítulo 13, donde, para cada función f, trazamos un diagrama de signos para cada f, f  y f  interpretado para la propia f. Actualización de ejercicios: Aproximadamente 20% de los ejercicios se han actualizado o son completamente nuevos.

Actualización de nombres de elementos: Se realizaron mejoras al etiquetado de una serie de elementos con el fin de clarificar su uso pedagógico para profesores y estudiantes. Las aplicaciones prácticas incluidas al final de los capítulos se denominan ahora Explore y amplíe; los ejercicios de Principios en práctica, ubicados junto a los ejemplos, ahora se refieren como ejercicios Aplíquelo y los Apuntadores que aparecían al margen de las páginas ahora se llaman Para revisión.

Características particulares y pedagógicas ■

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Aplicaciones: En este libro incluimos una gran cantidad y variedad de aplicaciones; de modo que todo el tiempo puedan ver los estudiantes cómo se utilizan las matemáticas que están aprendiendo. Estas aplicaciones cubren áreas tan diversas como administración, economía, biología, medicina, sociología, psicología, ecología, estadística, ciencias de la tierra y arqueología, entre otras. Muchas de estas situaciones, de la vida cotidiana, se tomaron de la literatura existente y están documentadas mediante referencias, algunas de ellas de internet. En algunas aplicaciones se ofrecen los antecedentes y el contexto con el fin de estimular el interés del lector; sin embargo, el texto es virtualmente independiente en el sentido de que no supone un conocimiento previo de los conceptos sobre los cuales están basadas las aplicaciones. (Vea el ejemplo 2 de la sección 7.7 en la página 340).

Aplíquelo: Los ejercicios denominados Aplíquelo, anteriormente llamados Principios en práctica, proporcionan aún más aplicaciones. Estos ejercicios adicionales, ubicados al margen del texto, ofrecen ejemplos del mundo real y más oportunidades para ver en práctica el material del capítulo. Los problemas del tipo Aplíquelo que pueden resolverse mediante el uso de una calculadora gráfica se identifican mediante un icono. Las respuestas a estos problemas aparecen al final del capítulo y las soluciones completas puede encontrarlas, en inglés, en el Manual de soluciones. (Por ejemplo, el problema Aplíquelo 1 de la sección 8.3). Precaución: A lo largo del libro se presentan señales de advertencia de manera similar a como un profesor lo haría con sus alumnos en su clase sobre los errores que se cometen con frecuencia. Estos textos de Precaución se reconocen por un icono, como el que aparece al margen, para ayudar a los estudiantes a evitar las confusiones más comunes. (Vea el ejemplo 2 de la sección 11.1 en la página 495).

Las definiciones, los conceptos clave y las reglas y fórmulas importantes se establecen y muestran de manera clara para que la navegación por el libro sea muy sencilla. (Vea la definición de la derivada en la sección 11.1, en la página 495).

Las actividades Explore y amplíe, llamadas anteriormente Aplicaciones prácticas, están colocadas estratégicamente al final de cada capítulo para reunir los múltiples conceptos matemáticos que se estudiaron en las secciones, dentro del contexto de una aplicación altamente relevante e interesante. Estas actividades pueden realizarse dentro o fuera de clase, en forma individual o en equipos. (Vea la página 574 en el capítulo 12). Material de repaso: Cada capítulo (excepto el 0) tiene una sección de repaso con una lista de los términos y símbolos más importantes, un resumen del capítulo y una gran cantidad de problemas de repaso. Además, se hace referencia a ejemplos clave para cada grupo de términos y símbolos relevantes. (Vea la página 572 en el capítulo 12).

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Prefacio ■

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Respuestas al final del libro: Las respuestas a los problemas con número impar aparecen al final del libro. Para muchos de los problemas de diferenciación las respuestas aparecen en forma “no simplificada” y “simplificada”. (Por supuesto, “simplificada” es en cualquier caso un término subjetivo cuando se aplica a expresiones matemáticas que tienden a presuponer la naturaleza de los cálculos subsecuentes a realizar con tales expresiones). Esto permite a los estudiantes verificar con rapidez su trabajo. (Vea las respuestas para la sección 11.4).

Cadenas de Markov: Al revisar la sección 9.3 sobre cadenas de Markov, nos dimos cuenta de que se obtiene una simplificación considerable para el problema de encontrar vectores de estado estable al escribir vectores de estado como columnas y no como filas. Esto requiere que una matriz de transición T = [tij] tenga una probabilidad tij = de que el siguiente estado sea i dado un estado j, pero evita las transposiciones artificiales posteriores. (Vea la página 445).

Diagramas de signos: En el capítulo 13 sobre trazado de curvas, se ha expandido en gran medida el uso de diagramas de signos. En particular, un diagrama de signos para una primera derivada siempre está acompañado por una línea adicional que interpreta los resultados para la función que será graficada. Así, en un intervalo donde se registra “+” para f también se registra “/” para f, y en un intervalo donde se registra “−” para f también se registra “\” para f. Las cadenas resultantes de dichos elementos, por ejemplo /\/, con adornos adicionales que se describen en el texto, proporcionan un bosquejo preliminar de la curva en cuestión. Reconocemos que ésta es una técnica de pizarrón usada por muchos profesores pero que aparece muy pocas veces en libros de texto. (Vea el primer diagrama de signos del capítulo 13 en la página 578).

Ejemplos y ejercicios La mayoría de los estudiantes y profesores estarán de acuerdo en que la clave para tener un texto eficaz radica en la calidad y cantidad de ejemplos y series de ejercicios. Por eso, en este libro se resuelven con detalle más de 850 ejemplos; algunos de ellos incluyen un cuadro de estrategia diseñado para guiar al estudiante a través de los pasos generales de la solución, antes de que ésta sea obtenida de manera específica (vea el ejemplo 2 de la sección 14.3 en la página 638). Además, se incluye una gran cantidad de diagramas (casi 500) y de ejercicios (más de 5000). De los ejercicios, aproximadamente 20% se han actualizado o son completamente nuevos. En cada serie de ejercicios, los problemas están agrupados en orden creciente de dificultad; y los problemas van desde los que demandan sólo habilidades básicas y que se resuelven en forma mecánica, hasta los más interesantes que obligan al estudiante a reflexionar. Con base en la retroalimentación que hemos recibido de los usuarios, la diversidad de las aplicaciones proporcionadas, tanto en las series de ejercicios como en los ejemplos, es verdaderamente una de las ventajas de este libro. Se incluyen muchos problemas del mundo cotidiano con datos exactos, de modo que los estudiantes no necesitan buscar mucho para ver la forma en que las matemáticas que están aprendiendo se aplican a situaciones relacionadas con el trabajo. Se ha realizado un gran esfuerzo para alcanzar el balance apropiado entre los ejercicios de tipo mecánico y los problemas que requieren de la integración y la aplicación de los conceptos aprendidos. (Vea Explore y amplíe: capítulo 2, páginas 125-126; capítulo 3, página 172; ejemplo 1, sección 17.8, sobre líneas de regresión, páginas 787-788).

Tecnología Con el propósito de que el estudiante aprecie el valor de la tecnología actual, a lo largo del texto aparece material opcional para calculadoras graficadoras, tanto en la exposición como en los ejercicios. Esto se incluye por varias razones: como herramienta matemática, para visualizar conceptos, como ayuda computacional y para reforzar conceptos. Aunque el análisis de la tecnología correspondiente está acompañado por las pantallas de una calculadora TI-83 Plus, el enfoque es lo suficientemente general como para que pueda aplicarse en otras calculadoras graficadoras. En las series de ejercicios, los problemas que se resuelven con calculadora están señalados por medio de un icono. Para dar flexibilidad en la planeación de asignaciones por parte del profesor, estos problemas están colocados al final de las series de ejercicios.

Prefacio

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Planeación del curso Uno de las ventajas de este libro es que existe una cantidad considerable de cursos que pueden utilizarlo. Dado que los profesores planifican el perfil del curso para que sirva a las necesidades individuales de una clase y un temario, no ofreceremos directrices detalladas; no obstante, para ayudarle a conformar su curso, la tabla de contenido se ha dividido en tres partes, lo cual no repercute en el flujo de un capítulo al siguiente. Parte I: El álgebra universitaria se estudia en los capítulos 0 a 4 y cubre los temas centrales previos al cálculo. Parte II: Las matemáticas finitas quedan cubiertas en los capítulos 5 a 9 y contienen una amplia variedad de temas entre los cuales pueden elegir los profesores. Parte III. El tema de los capítulos restantes (10 a 17) corresponde al cálculo. A continuación se presentan algunas notas adicionales que deben tenerse en cuenta al crear un temario o delinear un curso. ■

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Cursos de dos semestres: Las escuelas que tienen dos periodos académicos por año tienden a dedicar un periodo a las matemáticas finitas y otro al cálculo. Para estas escuelas recomendamos los capítulos 1 a 9 para el primer curso, iniciando donde lo permita la preparación de los estudiantes, y los capítulos 10 a 17 para el segundo curso —borrando la mayor parte del material opcional. Cursos de tres cuatrimestres: Para un programa que incluya tres cuatrimestres de matemáticas para estudiantes de administración bien preparados, puede iniciar un primer curso con el capítulo 1 y del capítulo 2 al 9 elegir cuáles temas son de interés. Un segundo curso, sobre cálculo diferencial, podría utilizar el capítulo 10, sobre límites y continuidad, seguido por tres capítulos sobre diferenciación: del 11 al 13. Aquí la sección 12.6 sobre el método de Newton puede omitirse sin perder continuidad, mientras que otros profesores pueden preferir revisar el capítulo 4, “Funciones exponenciales y logarítmicas”, antes de su estudio como funciones diferenciales. Por último, con los capítulos 14 a 17 podría definirse un tercer curso sobre cálculo integral, con una introducción al cálculo multivariado. En un curso aplicado resulta conveniente enfatizar el uso de tablas para encontrar integrales y, por ende, las técnicas “por partes” y “de fracciones parciales”, presentadas en las secciones 15.1 y 15.2, respectivamente, deben considerarse opcionales. El capítulo 16, ciertamente no es necesario para el capítulo 17, y la sección 15.7 sobre integrales impropias puede omitirse con seguridad si no se cubre el capítulo 16.

Suplementos (en inglés) ■

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El Manual de soluciones para el profesor (en inglés) tiene soluciones desarrolladas para todos los problemas, incluyendo los ejercicios del tipo Aplíquelo y las actividades de Explore y amplíe. Pregunte a su representante de Pearson cómo obtenerlo. TestGen® (en inglés) permite a los profesores construir, editar, imprimir y administrar exámenes utilizando un banco computarizado de preguntas desarrollado para cubrir todos los objetivos del texto. Con base en un algoritmo, permite a los profesores crear versiones múltiples pero equivalentes de la misma pregunta o del mismo examen con sólo hacer clic en un botón. Los profesores también pueden modificar el banco de preguntas para examen o añadir nuevas. TestGen® y el software necesario están disponibles para su descarga en el catálogo en línea de Pearson Education y en el Centro de recursos para el profesor.

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Prefacio

Agradecimientos Expresamos nuestro agradecimiento a los siguientes colegas que contribuyeron con valiosos comentarios y sugerencias para el desarrollo de este texto (los profesores marcados con un asterisco revisaron la decimotercera edición): E. Adibi, Chapman University R. M. Alliston, Pennsylvania State University R. A. Alo, University of Houston K. T. Andrews, Oakland University M. N. de Arce, University of Puerto Rico E. Barbut, University of Idaho G. R. Bates, Western Illinois University *S. Beck, Navarro College D. E. Bennett, Murray State University C. Bernett, Harper College A. Bishop, Western Illinois University P. Blau, Shawnee State University R. Blute, University of Ottawa S. A. Book, California State University A. Brink, St. Cloud State University R. Brown, York University R. W. Brown, University of Alaska S. D. Bulman-Fleming, Wilfrid Laurier University D. Calvetti, National College D. Cameron, University of Akron K. S. Chung, Kapiolani Community College D. N. Clark, University of Georgia E. L. Cohen, University of Ottawa J. Dawson, Pennsylvania State University A. Dollins, Pennsylvania State University *T. J. Duda, Columbus State Community College G. A. Earles, St. Cloud State University B. H. Edwards, University of Florida J. R. Elliott, Wilfrid Laurier University J. Fitzpatrick, University of Texas at El Paso M. J. Flynn, Rhode Island Junior College G. J. Fuentes, University of Maine L. Gerber, St. John’s University T. G. Goedde, The University of Findlay S. K. Goel, Valdosta State University G. Goff, Oklahoma State University J. Goldman, DePaul University *E. Greenwood, Tarrant County College, Northwest Campus J. T. Gresser, Bowling Green State University L. Griff, Pennsylvania State University *R. Grinnell, University of Toronto at Scarborough F. H. Hall, Pennsylvania State University V. E. Hanks, Western Kentucky University R. C. Heitmann, The University of Texas at Austin J. N. Henry, California State University W. U. Hodgson, West Chester State College B. C. Horne, Jr., Virginia Polytechnic Institute and State University J. Hradnansky, Pennsylvania State University P. Huneke, The Ohio State University C. Hurd, Pennsylvania State University

J. A. Jiminez, Pennsylvania State University W. C. Jones, Western Kentucky University R. M. King, Gettysburg College M. M. Kostreva, University of Maine G. A. Kraus, Gannon University J. Kucera, Washington State University M. R. Latina, Rhode Island Junior College *L. N. Laughlin, University of Alaska, Fairbanks P. Lockwood-Cooke, West Texas A&M University J. F. Longman, Villanova University I. Marshak, Loyola University of Chicago D. Mason, Elmhurst College F. B. Mayer, Mt. San Antonio College P. McDougle, University of Miami F. Miles, California State University E. Mohnike, Mt. San Antonio College C. Monk, University of Richmond R. A. Moreland, Texas Tech University J. G. Morris, University of Wisconsin-Madison J. C. Moss, Paducah Community College D. Mullin, Pennsylvania State University E. Nelson, Pennsylvania State University S. A. Nett, Western Illinois University R. H. Oehmke, University of Iowa Y. Y. Oh, Pennsylvania State University J. U. Overall, University of La Verne A. Panayides, William Patterson University D. Parker, University of Pacific N. B. Patterson, Pennsylvania State University V. Pedwaydon, Lawrence Technical University E. Pemberton, Wilfrid Laurier University M. Perkel, Wright State University D. B. Priest, Harding College J. R. Provencio, University of Texas L. R. Pulsinelli, Western Kentucky University M. Racine, University of Ottawa N. M. Rice, Queen’s University A. Santiago, University of Puerto Rico J. R. Schaefer, University of Wisconsin-Milwaukee *S. Sehgal, The Ohio State University W. H. Seybold, Jr., West Chester State College G. Shilling, The University of Texas at Arlington S. Singh, Pennsylvania State University L. Small, Los Angeles Pierce College E. Smet, Huron College J. Stein, California State University, Long Beach M. Stoll, University of South Carolina T. S. Sullivan, Southern Illinois University Edwardsville E. A. Terry, St. Joseph’s University A. Tierman, Saginaw Valley State University B. Toole, University of Maine J. W. Toole, University of Maine

Prefacio

D. H. Trahan, Naval Postgraduate School J. P. Tull, The Ohio State University L. O. Vaughan, Jr., University of Alabama in Birmingham L. A. Vercoe, Pennsylvania State University M. Vuilleumier, The Ohio State University B. K. Waits, The Ohio State University A. Walton, Virginia Polytechnic Institute and State University H. Walum, The Ohio State University

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E. T. H. Wang, Wilfrid Laurier University A. J. Weidner, Pennsylvania State University L. Weiss, Pennsylvania State University N. A. Weigmann, California State University S. K. Wong, Ohio State University G. Woods, The Ohio State University C. R. B. Wright, University of Oregon C. Wu, University of Wisconsin-Milwaukee B. F. Wyman, The Ohio State University *D. Zhang, Washington State University

Algunos ejercicios se toman de los suplementos de problemas utilizados por los estudiantes de la Wilfrid Laurier University. Deseamos extender un agradecimiento especial al Departamento de Matemáticas de la Wilfrid Laurier University por conceder permiso a Prentice Hall para utilizar y publicar este material; a su vez, agradecemos a Prentice Hall que nos haya permitido hacer uso del mismo. De nuevo, expresamos nuestra sincera gratitud a los profesores y coordinadores de cursos de la Ohio State University y de la Columbus State University, quienes mostraron un gran interés en ésta y anteriores ediciones, y ofrecieron una gran cantidad de valiosas sugerencias. En especial, agradecemos a Cindy Trimble de C Trimble & Associates por la cuidadosa revisión que hizo de los manuales de solución. Su trabajo fue extraordinariamente detallado y útil para los autores. También agradecemos el cuidado con el que Paul Lorczak y Gary Williams verificaron la exactitud del texto y de los ejercicios. Ernest F. Haeussler, Jr. Richard S. Paul Richard J. Wood

0 0.1

Conjuntos de números reales

0.2

Algunas propiedades de los números reales

0.3

Exponentes y radicales

0.4

Operaciones con expresiones algebraicas

0.5

Factorización

0.6

Fracciones

0.7

Ecuaciones, en particular ecuaciones lineales

0.8

Ecuaciones cuadráticas

Repaso de álgebra

L

esley Griffith trabaja para una compañía de artículos de navegación en Antibes, Francia. Con frecuencia, necesita examinar recibos en los que sólo se reporta el pago total y después determinar la cantidad del total que representa el impuesto al valor agregado de Francia, conocido como el TVA por “Taxe à la Value Ajouté”. La tasa del TVA francés es de 19.6%. Muchos de los negocios de Lesley son con proveedores o compradores italianos, por lo que debe tratar con un problema similar a partir de los recibos que contienen el impuesto italiano a las ventas, que es del 18 por ciento. Un problema de este tipo parece requerir una fórmula, pero mucha gente es capaz de trabajar en un caso particular del problema, usando números específicos, sin conocer la fórmula. Así que si Lesley tiene un recibo francés de 200 euros, puede razonar de la siguiente manera: si el artículo cuesta 100 euros antes del impuesto, entonces el recibo final sería por 119.6 euros con un impuesto de 19.6 —y después con una regla de tres—, por lo tanto, el impuesto en un recibo total de 200 es a 200 como 19.6 es a 119.6. Establecido en forma matemática, 19.6 Impuesto en 200 = ≈ 0.164 = 16.4% 200 119.6 En este punto, es bastante claro que la cantidad de TVA en un recibo de 200 euros es de alrededor del 16.4% de 200 euros, lo cual da 32.8 euros. De hecho, ahora mucha gente podrá intuir que p Impuesto en R = R 100 + p da el impuesto en un recibo R cuando la tasa del impuesto es p%. Así, si Lesley está con18 para determinar el forme con su deducción, puede multiplicar sus recibos italianos por 118 impuesto que contienen. Por supuesto, la mayoría de la gente no recuerda las fórmulas por mucho tiempo y no se siente cómoda si basa un cálculo monetario en una regla de tres. El propósito de este capítulo es revisar el álgebra necesaria para que el estudiante pueda construir sus propias fórmulas, con toda confianza, en cuanto las requiera. En particular, se obtendrá la fórmula de Lesley, sin realizar ninguna invocación misteriosa de la proporción, a partir de principios con los que todos estamos familiarizados. Este uso del álgebra aparecerá a lo largo del libro al hacer cálculos generales con cantidades variables. En este capítulo se revisarán los números reales, las expresiones algebraicas y las operaciones básicas que pueden realizarse con ellos. Este capítulo está diseñado para dar un repaso breve sobre algunos términos y métodos del cálculo simbólico. Sin duda, usted ha estado expuesto a gran parte de este material con anterioridad. Sin embargo, como estos temas son importantes para el manejo de las matemáticas que vienen después, puede resultar benéfica una rápida exposición de los mismos. Destine el tiempo que sea necesario para estudiar las secciones en que necesita un repaso.

1

2

Capítulo 0

Repaso de álgebra

Objetivo

0.1 Conjuntos de números reales

Familiarizarse con los conjuntos, la clasificación de los números reales y la recta de los números reales.

Un conjunto es una colección de objetos. Por ejemplo, se puede hablar del conjunto de números pares que hay entre el 5 y el 11, a saber, 6, 8 y 10. Un objeto de un conjunto se denomina elemento de ese conjunto. Si esto suena un poco circular, no se preocupe. Las palabras conjunto y elemento son semejantes a línea y punto en geometría plana. No puede pedirse definirlos en términos más primitivos, es sólo con la práctica de su uso que resulta posible entender su significado. La situación es también parecida a la forma en que un niño aprende su primer idioma. Sin conocer ninguna palabra, un niño infiere el significado de unas cuantas palabras muy simples y al final las usa para construir un vocabulario funcional. Nadie necesita entender el mecanismo de este proceso para aprender a hablar. De la misma forma, es posible aprender matemáticas prácticas sin involucrarse con términos primitivos no definidos. Una manera de especificar un conjunto es haciendo una lista de sus elementos, en cualquier orden, dentro de llaves. Por ejemplo, el conjunto anterior es {6, 8, 10}, el cual puede denotarse mediante una letra, como A, lo que nos permite escribir A = {6, 8, 10}. Observe que {8, 10, 6} también denota el mismo conjunto, así como {6, 8, 10, 10}. Un conjunto está determinado por sus elementos y ni las repeticiones ni los reordenamientos de una lista lo afectan. Se dice que un conjunto A es un subconjunto de un conjunto B si, y sólo si, todo elemento de A también es un elemento de B. Por ejemplo, si A = {6, 8, 10} y B = {6, 8, 10, 12}, entonces A es un subconjunto de B. Ciertos conjuntos de números tienen nombres especiales. Los números 1, 2, 3, y así sucesivamente, forman el conjunto de los números enteros positivos: Conjunto de los enteros positivos = {1, 2, 3, ...} Los tres puntos significan que el listado de elementos continúa sin fin, aunque se sabe cuáles son esos elementos. Los enteros positivos, junto con el 0 y los números enteros negativos −1, −2, −3, …, forman el conjunto de los enteros: Conjunto de los enteros = {…, −3, −2, −1, 0, 1, 2, 3, …}

El conjunto de los números racionales consiste en números como 21 y 53 , que pueden escribirse como un cociente de dos enteros. Esto es, un número racional es aquél que p La razón por la que q = 0 es que no se puede escribirse como q , donde p y q son enteros y q = 0. (El símbolo “=” se lee “no es puede dividir entre cero. 19 −2 −6 son racionales. Se hace la observación de igual a”). Por ejemplo, los números 20 , 7 y −2 3 −4 2 1 que 4 , 2 , 6 , −8 , 0.5,y 50% representan todos al mismo número racional. El entero 2 es raTodo entero es un número racional. cional, puesto que 2 = 21 . De hecho, todo entero es racional. Todos los números racionales pueden representarse por medio de números decimales que terminan, como 43 = 0.75 y 23 = 1.5, o bien mediante decimales repetidos que no terminan (compuestos por un grupo de dígitos que se repiten sin fin), como 23 = 0.666 . . . , −4 =− 11 2 = 0.1333 . . . Los números que se representan mediante decimales no re= −0.3636 . . . y 15 Todo número racional es un número real. petidos que no terminan se conocen como números irracionales. Un número irracional √ no puede escribirse como un entero dividido entre un entero. Los números π (pi) y 2 son Los números reales consisten en ejemplos de números irracionales. Juntos, los números racionales y los irracionales forman todos los números decimales. el conjunto de los números reales. Los números reales pueden representarse por medio de puntos en una recta. Primero se selecciona un punto en la recta para representar el cero. Este punto se denomina origen (vea la figura 0.1). Después se elige una medida estándar de distancia, llamada distancia unitaria, y se marca sucesivamente en ambas direcciones a la derecha y a la izquierda del origen. Con cada punto sobre la recta se asocia una distancia dirigida, la cual depende de la posición del punto con respecto al origen. Las posiciones ubicadas a la derecha del origen se consideran positivas (+) y las de la izquierda negativas (−). Por ejemplo, al punto ubicado ADVERTENCIA

Algunos puntos y sus coordenadas  3

1 2

1.5

2

1

0 Origen

FIGURA 0.1

2 1

 2

3

Dirección positiva

La recta de los números reales.

Sección 0.2

Algunas propiedades de los números reales

3

a 21 de unidad hacia la derecha del origen, le corresponde el número 21 , el cual se denomina coordenada de ese punto. En forma similar, la coordenada del punto situado a 1.5 unidades hacia la izquierda del origen es −1.5. En la figura 0.1 están marcadas las coordenadas de algunos puntos. La punta de la flecha indica que, a lo largo de la recta, la dirección que va hacia la derecha se considera como la dirección positiva. A cada punto situado sobre la recta le corresponde un número real único, y a cada número real le corresponde un punto único de la recta. Existe una correspondencia uno a uno entre los puntos de la recta y los números reales. A esta recta se le llama recta de los números reales. Se tiene la libertad para tratar a los números reales como puntos sobre dicha recta y viceversa.

PROBLEMAS 0.1 En los problemas 1 a 12, clasifique los enunciados como verdaderos o falsos. Si un enunciado es falso, dé una razón para ello. −2 es racional. 1. −13 es un entero. 2. 7 3. −3 es un número entero positivo. 4. 0 no es racional. √ 7 6. es un número racional. 5. 3 es racional. 0 √ 7. 25 no es un entero positivo.

8. 9.

√ 2 es un número real. 0 es racional. 0

10. π es un entero positivo. 11. −3 está a la derecha de −4 sobre la recta de los números reales. 12. Todo entero es un número positivo o negativo.

Objetivo

0.2 Algunas propiedades de los números reales

Nombrar, ilustrar y relacionar las propiedades de los números reales en términos de sus operaciones.

A continuación se establecerán algunas propiedades importantes de los números reales. Sean a, b y c números reales. 1. Propiedad transitiva de la igualdad Si a = b y b = c, entonces a = c. Por lo tanto, dos números que sean iguales a un tercer número son iguales entre sí. Por ejemplo, si x = y y y = 7, entonces x = 7. 2. Propiedad de cerradura de la suma y la multiplicación Para todos números reales a y b, existen números reales únicos a + b y ab. Esto significa que cualesquiera dos números pueden sumarse o multiplicarse y el resultado en cada caso es un número real. 3. Propiedad conmutativa de la suma y la multiplicación a+b=b+a

y

ab = ba

Esto significa que dos números pueden sumarse o multiplicarse en cualquier orden. Por ejemplo, 3 + 4 = 4 + 3 y (7)(−4) = (−4)(7). 4. Propiedad asociativa de la suma y la multiplicación a + (b + c) = (a + b) + c

y

a(bc) = (ab)c

Esto significa que en la suma o la multiplicación, los números pueden agruparse en cualquier orden. Por ejemplo, 2 + (3 + 4) = (2 + 3) + 4; en ambos casos la suma es 9. En forma semejante, 2x + (x + y) = (2x + x) + y y 6( 13 · 5) = (6 · 13 ) · 5..

4

Capítulo 0

Repaso de álgebra

5. Propiedad de identidad Existen dos números reales únicos denotados como 0 y 1 tales que, para todo número real a, 0 + a = a y 1a = a 6. Propiedad del inverso Para cada número real a, existe un único número real denotado por −a tal que a + (−a) = 0 El número −a se denomina el negativo de a. Por ejemplo, como 6 + (−6) = 0, el negativo de 6 es −6. El negativo de un número no necesariamente es un número negativo. Por ejemplo, el negativo de −6 es 6, puesto que (—6) + (6) = 0. Esto es, el negativo de −6 es 6, de modo que puede escribirse −(−6) = 6. Para cada número real a, excepto 0, existe un único número real denotado por a−1 tal que a ∙ a−1 = 1 El número a−1 se conoce como el recíproco de a. Por lo tanto, todos los números excepto 0 tienen un recíproco. Como se recordará, a−1 1 1 1 El cero no tiene un inverso multiplicativo puede escribirse como a . Por ejemplo, el recíproco de 3 es 3 , puesto que 3( 3 ) = 1. Por ende, 1 1 1 porque no existe un número que, al 3 es el recíproco de 3. El recíproco de 3 es 3, puesto que ( 3 )(3) = 1. El recíproco de 0 no multiplicarlo por 0, dé 1. está definido. ADVERTENCIA

7. Propiedad distributiva a(b + c) = ab + ac

y

(b + c)a = ba + ca

Por ejemplo, aunque 2(3 + 4) = 2(7) = 14, también puede escribirse 2(3 + 4) = 2(3) + 2(4) = 6 + 8 = 14

De manera similar, (2 + 3)(4) = 2(4) + 3(4) = 8 + 12 = 20 y x(z + 4) = x(z) + x(4) = xz + 4x La propiedad distributiva puede ser extendida a la forma a(b + c + d) = ab + ac + ad De hecho, puede extenderse a sumas que involucran cualquier cantidad de términos. La resta se define en términos de la suma: a − b significa a + (−b)

donde −b es el negativo de b. Así, 6 − 8 significa 6 + (−8). De manera semejante, se define la división en términos de la multiplicación. Si b ≠ 0, entonces a ÷ b significa a(b−1) Por lo general, se escribe a significa a veces el recíproco de b. b

1 a o a/b para denotar a ÷ b. Puesto que b−1 = , b b a 1 = a(b−1 ) = a b b

Así, 35 significa 3 veces 15 , donde 15 es el recíproco de 5. Algunas veces se hace referencia a a como la razón de a a b. Se observa que como 0 no tiene inverso multiplicativo, la división b entre 0 no está definida.

Sección 0.2

Algunas propiedades de los números reales

5

Los ejemplos siguientes muestran algunas aplicaciones de las propiedades anteriores. EJEMPLO 1

Aplicación de las propiedades de los números reales

a. x(y − 3z + 2w) = (y − 3z + 2w)x, por la propiedad conmutativa de la multiplicación.

b. Por la propiedad asociativa de la multiplicación, 3(4 ∙ 5) = (3 ∙ 4)5. Por lo tanto, el resultado de multiplicar 3 por el producto de 4 y 5 es el mismo que el de multiplicar el producto de 3 y 4 por 5. En cualquier caso el resultado es 60. c. Muestre que a(b ∙ c) = (ab) ∙ (ac)

Solución: Para mostrar que un enunciado general es falso, basta con proporcionar un

contraejemplo. Si aquí se toma a = 2 y b = 1 = c, se observa que a(b ∙ c) = 2 mientras que (ab) ∙ (ac) = 4. Ahora resuelva el problema 9 v

EJEMPLO 2

Aplicación de las propiedades de los números reales √ √ a. Muestre que 2 − 2 = − 2 + 2. √ √ = 2 + (− 2). Sin embargo, por la propieSolución: Por la definición de resta,√2 − 2 √ dad conmutativa√ de la suma, √ 2 + (− 2) = − 2 + 2. Así, por la propiedad transitiva de la igualdad, 2 − 2 = − 2 + 2. De manera semejante, resulta claro que, para cualesquiera a y b, se tiene que a − b = −b + a

b. Muestre que (8 + x) − y = 8 + (x − y).

Solución: Si se comienza por el lado izquierdo, se tiene que

(8 + x) − y = (8 + x) + (−y)

definición de resta

= 8 + [x + (−y)]

propiedad asociativa

= 8 + (x − y)

definición de resta

Entonces, por la propiedad transitiva de la igualdad, (8 + x) − y = 8 + (x − y) De manera semejante, para toda a, b y c, se tiene (a + b) − c = a + (b − c) c. Muestre que 3(4x + 2y + 8) = 12x + 6y + 24. Solución: Por la propiedad distributiva,

3(4x + 2y + 8) = 3(4x) + 3(2y) + 3(8) Pero por la propiedad asociativa de la multiplicación, 3(4x) = (3 ∙ 4)x = 12x

y de manera similar 3(2y) = 6y

Por lo tanto, 3(4x + 2y + 8) = 12x + 6y + 24.

Ahora resuelva el problema 21 v

EJEMPLO 3 a. Muestre que

Aplicación de las propiedades de los números reales ab b =a c c

para c = 0.

Solución: Por la definición de división,

1 ab = (ab) · para c = 0 c c

6

Capítulo 0

Repaso de álgebra

Pero por la propiedad asociativa, (ab) ·

1 1 =a b· c c

Sin embargo, por la definición de la división, b ·

1 b = . Así que, c c

ab b =a c c ab a = b. También se puede mostrar que c c a+b a b = + para c = 0. b. Muestre que c c c Solución: Por la definición de la división y la propiedad distributiva,

Sin embargo, Por lo que,

a+b 1 1 1 = (a + b) = a · + b · c c c c 1 1 a b a· +b· = + c c c c a+b a b = + c c c Ahora resuelva el problema 27 v

El producto de varios números puede encontrarse sólo al considerar los productos de los números tomados de dos en dos. Por ejemplo, para encontrar el producto de x, y y z podría multiplicarse primero x por y y después multiplicar el producto resultante por z; esto es, encontrar (xy)z. O, de manera alternativa, multiplicar x por el producto de y y z; esto es, encontrar x(yz). La propiedad asociativa de la multiplicación garantiza que ambos resultados serán idénticos, sin importar cómo se agrupen los números. Por lo tanto, no es ambiguo escribir xyz. Este concepto puede ampliarse a más de tres números y se aplica de igual manera a la suma. No sólo se debe ser capaz de manipular los números reales, también debe tenerse cuidado y familiarizarse con el uso de la terminología involucrada. La siguiente lista establece las propiedades importantes de los números reales que deben estudiarse a fondo. La capacidad de manejar los números reales resulta esencial para tener éxito en matemáticas. A cada propiedad le sigue un ejemplo numérico. Se supone que todos los denominadores son diferentes de cero (pero con el fin de enfatizarlo, hemos sido explícitos acerca de esta restricción). Propiedad

Ejemplo(s)

1. a − b = a + (−b)

2 − 7 = 2 + (−7) = −5

3. −a = (−1)(a)

−7 = (−1)(7)

2. a − (−b) = a + b

4. a(b + c) = ab + ac 5. a(b − c) = ab − ac

2 − (−7) = 2 + 7 = 9

6(7 + 2) = 6 · 7 + 6 · 2 = 54

6(7 − 2) = 6 · 7 − 6 · 2 = 30

6. −(a + b) = −a − b

−(7 + 2) = −7 − 2 = −9

8. −(−a) = a

−(−2) = 2

7. −(a − b) = −a + b 9. a(0) = 0

10. (−a)(b) = −(ab) = a(−b)

11. (−a)(−b) = ab a 12. =a 1 1 a =a para b = 0 13. b b

−(2 − 7) = −2 + 7 = 5 2(0) = 0

(−2)(7) = −(2 · 7) = 2(−7) = −14 (−2)(−7) = 2 · 7 = 14 7 −2 = 7, = −2 1 1 2 1 =2 7 7

Sección 0.2

Propiedad 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24.

25.

26.

Ejemplo(s)

a −a a =− = para b = 0 −b b b −a a = para b = 0 −b b 0 = 0 para a = 0 a a = 1 para a = 0 a b a = b para a = 0 a 1 a · = 1 para a = 0 a a c ac · = para b, d = 0 b d bd ab a b b=a para c = 0 = c c c a a 1 1 a = · = · para b, c = 0 bc b c b c a a c ac = · = para b, c = 0 b b c bc a −a a = = = b(−c) (−b)(c) bc −a a =− para b, c = 0 (−b)(−c) bc

2 2 −2 =− = −7 7 7 2 −2 = −7 7 0 =0 7 −5 2 = 1, =1 2 −5 7 =7 2 2 1 2· =1 2 2·4 8 2 4 · = = 3 5 3·5 15 2 7 2·7 = ·7=2· 3 3 3 2 1 1 2 2 = · = · 3·7 3 7 3 7 2·5 2 5 2 = = 7 7 5 7·5 2 2 −2 = = = 3(−5) (−3)(5) 3(5) −2 2 2 =− =− (−3)(−5) 3(5) 15

a(−b) (−a)b ab = = =0 c c −c ab (−a)(−b) =− para c = 0 −c c

2(−3) (−2)(3) 2(3) = = = 5 5 −5 (−2)(−3) 2(3) 6 =− =− −5 5 5

a+b a b + = c c c

para c = 0

a−b a b − = para c = 0 c c c c ad + bc a para b, d = 0 28. + = b d bd 27.

a c ad − bc − = para b, d = 0 b d bd a c a d ad a 30. bc = ÷ = · = b d b c bc d 29.

para b, c, d = 0

b c ac a = a÷ = a· = para b, c = 0 b c b b c a a a 1 a 32. b = ÷ c = · = para b, c = 0 c b b c bc

31.

Algunas propiedades de los números reales

2 3 2+3 5 + = = 9 9 9 9

2 3 2−3 −1 − = = 9 9 9 9 4 2 4·3+5·2 22 + = = 5 3 5·3 15 4 2 4·3−5·2 2 − = = 5 3 5·3 15

2 2 7 2 5 2·5 10 3 = ÷ = · = = 7 3 5 3 7 3·7 21 5 2 5 2·5 10 3 = =2÷ =2· = 3 5 3 3 3 5 2 2 2 1 2 2 3 = ÷5= · = = 5 3 3 5 3·5 15

7

8

Capítulo 0

Repaso de álgebra

La propiedad 23 podría llamarse el principio fundamental de las fracciones, el cual establece que multiplicar o dividir tanto el numerador como el denominador de una fracción por el mismo número distinto de cero tiene como resultado una fracción que es igual a la fracción original. Así, 7·8 56 7 = = = 56 1 1 1 ·8 8 8 Por las propiedades 28 y 23, se tiene que 2 4 2 · 15 + 5 · 4 50 2 · 25 2 + = = = = 5 15 5 · 15 75 3 · 25 3

4 en fracciones equivalentes que Este problema también puede resolverse al convertir 25 y 15 4 puetengan el mismo denominador y después utilizar la propiedad 26. Las fracciones 25 y 15 den escribirse con un denominador común de 5 ∙ 15: 4 2 · 15 4·5 2 y = = 5 5 · 15 15 15 · 5

Sin embargo, 15 es el menor de dichos denominadores comunes, el cual se conoce como el 4 . Por lo tanto, mínimo común denominador (MCD) de 25 y 15 2 4 2·3 4 6 4 6+4 10 2 + = + = + = = = 5 15 5 · 3 15 15 15 15 15 3 De igual modo, 3 5 3·3 5·2 − = − MCD = 24 8 12 8 · 3 12 · 2 9 10 9 − 10 = − = 24 24 24 1 =− 24

PROBLEMAS 0.2 En los problemas 1 a 10, clasifique los enunciados como verdaderos o falsos. 1. Todo número real tiene un recíproco. 7 3 2. El recíproco de es . 3 7 −1 . 3. El negativo de 7 es 7 4. 1(x · y) = (1 · x)(1 · y) 5. −x + y = −y + x

6. (x + 2)(4) = 4x + 8 x x+2 = +1 7. 2 2 9. 2(x · y) = (2x) · (2y)

12. (x + 5) + y = y + (x + 5)

16. y + (x + y) = (y + x) + y

17. 8 − y = 8 + (−y)

19. (2 + a)b = 2b + ba

20. (−1)(−3 + 4) = (−1)(−3) + (−1)(4)

En los problemas 21 a 26, muestre que los enunciados son verdaderos utilizando las propiedades de los números reales. 21. 2x(y − 7) = 2xy − 14x

22. (a − b) + c = a + (c − b) 23. (x + y)(2) = 2x + 2y

x 3x 8. 3 = 4 4 10. x(4y) = 4xy

En los problemas 11 a 20, establezca cuál propiedad de los números reales se usa. 11. 2(x + y) = 2x + 2y 13. 2(3y) = (2 · 3)y a 1 14. = ·a b b 15. 5(b − a) = (a − b)(−5)

18. 5(4 + 7) = 5(7 + 4)

24. a[b + (c + d)] = a[(d + b) + c]

25. x[(2y + 1) + 3] = 2xy + 4x

26. (1 + a)(b + c) = b + c + ab + ac

27. Muestre que x(y − z + w) = xy − xz + xw. [Sugerencia: b + c + d = (b + c) + d].

Simplifique, si es posible, cada una de las siguientes expresiones. 28. −2 + (−4) 31. 7 − 2 34. −(−a) + (−b)

29. −a + b 32. 7 − (−4) 35. (−2)(9)

37. (−2)(−12)

38. 19(−1)

40. −(−6 + x)

41. −7(x)

30. 6 + (−4) 33. −5 − (−13) 36. 7(−9) −1 39. −1 a 42. −12(x − y)

Sección 0.3

43. −[−6 + (−y)] 46. (−a) ÷ (−b) 49. (−a)(−b)(−1)

44. −3 ÷ 3a 47. 2(−6 + 2) 50. (−12)(−12)

45. −9 ÷ (−27) 48. 3[−2(3) + 6(2)] 51. X(1)

52. 3(x − 4)

53. 4(5 + x) 1 56. 8 11 2x 59. −2 7 62. (5a) 5a 2 5 · 65. x y

54. −(x − y) 5 57. 1 2 1 60. · 3 x −aby 63. −ax 1 1 66. + 2 3

55. 0(−x) 14x 21y a 61. (3b) c a 1 · 64. b c 58.

3 5 + 12 4 Y X 70. √ − √ 5 5

67.

7 3 − 10 15 3 1 1 71. − + 2 4 6

68.

l w 74. m

6 73. x y 76.

Exponentes y radicales

7 0

77.

0 7

69.

9

a c + b b

2 3 − 5 8 −x y2 75. z xy

72.

78.

0 0

Objetivo

0.3 Exponentes y radicales

Repasar los exponentes enteros positivos, el exponente cero, los exponentes enteros negativos, los exponentes racionales, las raíces principales, los radicales y el procedimiento de racionalización del denominador.

El producto de x ∙ x ∙ x, es decir 3 veces x, se abrevia x3. En general, para un entero positivo n, xn es la abreviatura del producto de n veces x. La letra n en xn se denomina exponente y a x se le llama base. De manera más específica, si n es un número entero positivo, se tiene que

2. x −n =

1. x n = x · x · x · · · · · x

n factores

ADVERTENCIA Algunos autores dicen que 00 no está definido. Sin embargo, 00 = 1 es una definición consistente y a menudo útil.

3.

1 x −n

= xn

a.

1 2

4

b. 3−5 =

=

para x = 0

n factores

para x = 0

EJEMPLO 1

1 1 = xn x · x · x · ··· · x

4. x 0 = 1

Exponentes 1 2

1 2

1 2

1 2

=

1 16

1 1 1 = = 5 3 3·3·3·3·3 243

1 = 35 = 243 3−5 d. 20 = 1, π0 = 1, (−5)0 = 1 e. x 1 = x c.

Ahora resuelva el problema 5 v Si rn = x, donde n es un entero positivo, entonces r es una raíz n-ésima de x. Las segundas raíces, el caso n = 2, se llaman raíces cuadradas; y las raíces terceras, el caso n = 3, se llaman raíces cúbicas. Por ejemplo, 32 = 9, así que 3 es una raíz cuadrada de 9. Como (−3)2 = 9, −3 también es una raíz cuadrada de 9. De manera similar, −2 es una raíz cúbica de −8, puesto que (−2)3 = −8, mientras que 5 es una raíz cuarta de 625 puesto que 54 = 625. Algunos números no tienen una raíz n-ésima que sea un número real. Por ejemplo, como el cuadrado de cualquier número real es no negativo, no existe un número real que sea raíz cuadrada de −4. La raíz n-ésima principal1 de x es la raíz n-ésima de x que sea positiva, si x es positiva, y negativa √ si x es negativa y n es impar. La raíz n-ésima principal de x la denotaremos mediante n x. Así, √ n x es

1El

positiva si x es positiva. negativa si x es negativa y n es impar.

uso que hacemos aquí de “n-ésima raíz principal” no es coincidente con el que se aplica en textos avanzados.

10

Capítulo 0

Repaso de álgebra

√ √ √ 1 2 9 = 3, 3 −8 = −2 y 3 = 13 . Nosotros las definimos como n 0 = 0. 27 √ √ n El símbolo x se denomina radical. Aquí n es el índice, x el radicando y el signo de radical. Con las√raíces cuadradas√principales, por lo regular se omite el índice y se escribe √ x en lugar de 2 x. Por lo tanto, 9 = 3. Si√x es positiva, la expresión x p/q , donde p y q son enteros y q es positiva, se define como q x p . Por lo que, √ √ √ 4 3 3 x 3/4 = x 3 ; 82/3 = 82 = 64 = 4 √ 1 1 2 4−1/2 = 4−1 = = 4 2 A continuación se presentan las leyes básicas de los exponentes y radicales:2

Por ejemplo,

ADVERTENCIA Aunque 2 y −2 son raíces cuadradas de 4, la raíz cuadrada principal de 4 es 2, √ no −2. Por lo que, 4 = 2.

Ley

Ejemplo(s)

1. x · x = x 2. x 0 = 1 1 3. x −n = n x 1 4. −n = x n x xm 1 5. n = x m−n = n−m x x xm 6. m = 1 x 7. (x m )n = x mn 8. (xy)n = x n yn xn x n 9. = n y y m

10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17.

n

x y

m+n

−n

y n = x √ x 1/n = n x 1 1 x −1/n = 1/n = √ n x x √ √ n √ n n x y = xy √ n x x = n √ n y y √ √ m n x = mn x √ √ n x m/n = x m = ( n x )m √ ( m x )m = x

EJEMPLO 2 ADVERTENCIA

23 · 25 = 28 = 256; x 2 · x 3 = x 5 20 = 1 1 1 2−3 = 3 = 2 8 1 1 = 23 = 8; −5 = x 5 −3 2 x x8 1 212 4 = 2 = 16; 12 = 4 8 2 x x 24 =1 24 (23 )5 = 215 ; (x 2 )3 = x 6 (2 · 4)3 = 23 · 43 = 8 · 64 = 512 8 2 3 23 = 3 = 3 3 27 −2 3 4 2 16 = = 4 3 9 √ 5 1/5 3 = 3 1 1 1 4−1/2 = 1/2 = √ = 4 2 4 √ √ √ 3 3 3 9 2 = 18 √ 3 √ 90 3 3 90 = 9 = √ 3 10 10 √ 3 √ 4 2 = 12 2 √ √ 3 82/3 = 82 = ( 3 8)2 = 22 = 4 √ ( 8 7)8 = 7

Exponentes y radicales

a. Por la ley 1, x 6 x 8 = x 6+8 = x 14

Cuando se calcula x m/n , con frecuencia √ resulta más fácil encontrar primero n x y después elevar el resultado a la m-ésima potencia. Así, √ (−27)4/3 = ( 3 −27 )4 = (−3)4 = 81.

a 3 b2 a 5 b = a 3 a 5 b2 b1 = a 8 b3 x 11 x −5 = x 11−5 = x 6 z2/5 z3/5 = z1 = z

xx 1/2 = x 1 x 1/2 = x 3/2 2Aunque

algunas leyes incluyen restricciones, éstas no son vitales para el presente estudio.

Sección 0.3

Exponentes y radicales

11

b. Por la ley 16, 1 4 8 − 27

c.

4/3 3

=

−8 27

4

=

3/2

= √ 3 −8 √ 3 27

3

1 4

=

1 2

3

=

1 8

4

Leyes 16 y 14

−2 4 3 (−2)4 16 = = 4 3 81

=

d. (64a3 )2/3 = 642/3 (a3 )2/3 √ 3 = ( 64)2 a2

= (4) a = 16a 2 2

Ley 9 Ley 8 Leyes 16 y 17

2

Ahora resuelva el problema 39 v

La racionalización del denominador de una fracción es un procedimiento en el cual una fracción que tiene un radical en su denominador se expresa como una fracción equivalente sin radical en su denominador. En este libro se utiliza el principio fundamental de las fracciones como lo muestra el ejemplo 3. EJEMPLO 3

Racionalización de denominadores

√ 2 2 · 51/2 2 · 51/2 2 5 2 = a. √ = 1/2 = 1/2 1/2 = 5 5 ·5 51 5 5 b. √ 6

2 2 2 · 35/6 x 1/6 = = √ 6 31/6 x 5/6 31/6 x 5/6 · 35/6 x 1/6 3x 5 3 · x5 √ 6 2 35 x 2(35 x)1/6 = = 3x 3x 2

=√ 6

para x = 0

Ahora resuelva el problema 63 v Los ejemplos siguientes ilustran varias aplicaciones de las leyes de los exponentes y radicales. Se entiende que todos los denominadores son distintos de cero. EJEMPLO 4

Exponentes

a. Elimine los exponentes negativos en

x −2 y3 z−2

para x = 0, z = 0.

1 1 3 2 y3 z 2 x −2 y3 −2 3 = x · y · = · y · z = z−2 z−2 x2 x2 Al comparar esta respuesta con la expresión original, se concluye que puede llevarse un factor del numerador al denominador, y viceversa, cambiando el signo del exponente. Solución:

b. Simplifique

x 2 y7 x 3 y5

Solución:

para x = 0, y = 0. y7−5 y2 x 2 y7 = = x 3 y5 x 3−2 x

c. Simplifique (x5y8)5. Solución:

(x 5 y8 )5 = (x 5 )5 (y8 )5 = x 25 y40

12

Capítulo 0

Repaso de álgebra

d. Simplifique ( x 5/9 y4/3 )18 . Solución:

(x 5/9 y4/3 )18 = (x 5/9 )18 (y4/3 )18 = x 10 y24 5

x 1/5 y6/5 z2/5

e. Simplifique

para z = 0. x 1/5 y6/5 z2/5

Solución:

x3 x6 ÷ y2 y5

f. Simplifique

5

=

(x 1/5 y6/5 )5 xy6 = (z2/5 )5 z2

para x = 0, y = 0. x6 x 3 y5 y3 x3 ÷ = · = y2 y5 y2 x 6 x3

Solución:

Ahora resuelva el problema 51 v EJEMPLO 5

Exponentes

a. Para x = 0 y y = 0, elimine los exponentes negativos en x−1 + y−1 y simplifique. x −1 + y−1 =

Solución:

1 1 y+x + = x y xy

b. Simplifique x 3/2 − x 1/2 usando la ley distributiva.

x 3/2 − x 1/2 = x 1/2 (x − 1)

Solución:

c. Para x = 0, elimine los exponentes negativos en 7x−2 + (7x)−2. 7x −2 + (7x)−2 =

Solución:

7 1 7 1 + = 2+ 2 2 x (7x) x 49x 2

d. Para x = 0 y y = 0, elimine los exponentes negativos en (x−1 − y−1)−2. Solución:

(x

−1

−1 −2

−y )

=

1 1 − x y

=

xy y−x

−2

2

=

=

y−x xy

−2

x 2 y2 (y − x)2

e. Aplique la ley distributiva a x 2/5 (y1/2 + 2x 6/5 ).

x 2/5 (y1/2 + 2x 6/5 ) = x 2/5 y1/2 + 2x 8/5

Solución:

Ahora resuelva el problema 41 v

EJEMPLO 6

Radicales

a. Simplifique

√ 4

Solución:

√

48. √ √ √ √ √ 4 4 4 4 4 48 = 16 · 3 = 16 3 = 2 3

2 + 5x sin utilizar el signo de radical. √ Solución: 2 + 5x = (2 + 5x)1/2 √ 5 2 c. Racionalice el denominador de √ y simplifique. 3 6 √ √ 15 5 1/5 2/3 3/15 10/15 3 10 1/15 (2 2 2 · 6 6 6 ) 23 610 2 Solución: √ = = = = 3 1/3 2/3 6 ·6 6 6 6 6

b. Reescriba

Exponentes y radicales

Sección 0.3

√ 20 d. Simplifique √ . 5

√ 20 √ = 5

Solución:

20 √ = 4=2 5

Ahora resuelva el problema 71 EJEMPLO 7 a. Simplifique

v

Radicales 3

x 6 y4 .

Solución:

b. Simplifique

13

3

x 6 y4 =

(x 2 )3 y3 y = √ = x2 y 3 y 3

3

(x 2 )3 ·

3

y3 ·

√ 3 y

2 . 7

√ √ 2 2·7 14 14 14 Solución: = = = √ = 2 2 7 7·7 7 7 7 √ √ √ c. Simplifique 250 − 50 + 15 2. √ √ √ √ √ √ Solución: 250 − 50 + 15 2 = 25 · 10 − 25 · 2 + 15 2 √ √ √ = 5 10 − 5 2 + 15 2 √ √ = 5 10 + 10 2 √ d. Si x es cualquier número real, simplifique x 2 . √ x2 =

Solución:

Por lo tanto,

√ 22 = 2 y

x −x

si x ≥ 0 si x < 0

(−3)2 = −(−3) = 3.

Ahora resuelva el problema 75 v

PROBLEMAS 0.3 En los problemas 1 a 14, simplifique y exprese todas las respuestas en términos de exponentes positivos. 1. (23 )(22 )

2. x 6 x 9

3. a5 a2

3 5

x x y9 y5 w 8. w3

4. z3 zz2 7.

6. (x 12 )4

5.

(a3 )7 (b4 )5

w 2 s3 y2 (x 2 )5 13. 3 2 4 (x ) x

2

10.

7

9. (2x 2 y3 )3

x9 x5 (x 2 )3 (x 3 )2 14. (x 3 )4 11.

12.

6

2a4 7b5

En los problemas 15 a 28, evalúe las expresiones. √ √ √ 17. 7 −128 16. 4 81 15. 25 √ 1 8 18. 3 0.027 20. 3 − 19. 4 16 27 22. (64)1/3 23. 272/3 21. (49)1/2 −5/2

24. (9) 27.

1 32

−1/2

−2/5

26. (0.09)

25. (32)

4/5

28.

27 − 64

4/3

En los problemas 29 a 40, simplifique las expresiones. √ √ √ 3 3 29. 50 30. 54 31. 2x 3 √ x 32. 4x 33. 25y6 34. 4 16 √ √ √ 3 35. 2 8 − 5 27 + 3 128 36. 13 38. (27x 6 )4/3 37. (9z4 )1/2 2/3 256 −3/4 27t 3 40. 39. x 12 8 En los problemas 41 a 52, escriba las expresiones únicamente en términos de exponentes positivos. Evite todos los radicales en la forma final. Por ejemplo: √ x 1/2 y−1 x = y a5 b−3 c2 44. x + y−1 √ 5 47. 5x 2

41.

42.

5

x 2 y3 z−10

45. (3t)−2 48. (X 2 Y −2 )−2

43. 2a−1 b−3 46. (3 − z)−4 √ √ 49. x − y

14

Capítulo 0

u−2 v−6 w3 50. vw−5

Repaso de álgebra

51. x

2

4

xy−2 z3

√ 4 52. a−3 b−2 a5 b−4

En los problemas 53 a 58, reescriba las formas exponenciales usando radicales. 53. (a + b − c)2/3 55. x −4/5 57. 3w−3/5 − (3w)−3/5

√ 243 71. √ 3 30 73. −3 1/3 (3 x y−3 )2 75.

54. (ab2 c3 )3/4 56. 2x 1/2 − (2y)1/2 58. ((x −5 )1/3 )1/4

3

72. {[(3a3 )2 ]−5 }−2 √ s5 74. √ 3 s2 √ 76. ( 4 3)8 √ 5 78. ( a2 b)3/5

x 2 yz3 3 xy2

77. 32 (32)−2/5

3 80. √ √ 3 y 4 x √ 82. 75k 4 √ 84. 3 7(49)

79. (2x −1 y2 )2

En los problemas 59 a 68, racionalice los denominadores. 3 6 4 60. √ 59. √ 61. √ 4 8 2x 5 y 1 2 62. √ 63. √ 64. 3 3 2y 2a 3 y2 √ √ √ 5 12 18 2 65. √ 66. √ 67. √ 4 3 2 a2 b √ 3 68. √ 3 2

81.

√ x x 2 y3 xy2

(a2 b−3 c4 )5 (a−1 c−2 )−3 x3 (x 2 )3 ÷ 85. 4 x (x 3 )2 −2 8s 87. − 3 2s 83.

2

89. (3x 3 y2 ÷ 2y2 z−3 )4

En los problemas 69 a 90, simplifique las expresiones. Exprese todas las respuestas en términos de exponentes positivos. Racionalice el denominador donde sea necesario para evitar la existencia de exponentes fraccionarios en el denominador. 3 70. 5/2 1/2 69. 2x 2 y−3 x 4 u v

86.

√ (−6)(−6)

√ 88. (x 3 y−4 z)5 90.

√

1

2x −2 √ 16x 3

2

Objetivo

0.4 Operaciones con expresiones algebraicas

Sumar, restar, multiplicar y dividir expresiones algebraicas. Definir un polinomio, utilizar productos especiales y emplear la división larga para dividir polinomios.

Si se combinan números, representados por símbolos, mediante una o más operaciones de suma, resta, multiplicación, división, exponenciación o extracción de raíces, entonces la expresión resultante se llama expresión algebraica. EJEMPLO 1

Expresiones algebraicas

3x 3 − 5x − 2 es una expresión algebraica en la variable x. 10 − x 5 √ b. 10 − 3 y + es una expresión algebraica en la variable y. 7 + y2 (x + y)3 − xy c. + 2 es una expresión algebraica en las variables x y y. y a.

3

v − 2bx + 3 consta de tres términos: −2bx y +3. La expresión algebraica Algunos de los factores del primer término, 5ax3, son 5, a, x, x2, x3, 5ax y ax2. También, 5a es el coeficiente de x3 y 5 es el coeficiente numérico de ax3. Si después de un análisis resulta que a y b representan números fijos, entonces a y b se denominan constantes. Las expresiones algebraicas que tienen exactamente un término se denominan monomios. Aquellas que tienen exactamente dos términos son binomios y las que tienen exactamente tres términos son trinomios. Las expresiones algebraicas con más de un término se denominan multinomios. Así, el multinomio 2x − 5 es un binomio; el multinomio √ 3 y + 2y − 4y2 es un trinomio. Un polinomio en x es una expresión algebraica de la forma3 cn x n + cn−1 x n−1 + · · · + c1 x + c0 donde n es un entero no negativo y los coeficientes c0, c1, ..., cn son constantes con cn ≠ 0. A n se le llama el grado del polinomio. Por lo tanto, 4x3 − 5x2 + x − 2 es un polinomio 5ax3

ADVERTENCIA Las palabras polinomio y multinomio no deben usarse de manera intercambiable. Un polinomio es un tipo especial de √ multinomio. Por ejemplo, x + 2 es un multinomio, pero no un polinomio. Por otro lado, x + 2 es un polinomio y, por ende, un multinomio.

3Los

+5ax3,

tres puntos indican todos los demás términos que, se entiende, serán incluidos en la suma.

Sección 0.4

Operaciones con expresiones algebraicas

15

en x de grado 3 y y5 − 2 es un polinomio en y de grado 5. Una constante distinta de cero es un polinomio de grado cero; entonces, 5 es un polinomio de grado cero. La constante 0 se considera como un polinomio; sin embargo, no se le asigna ningún grado. En los ejemplos siguientes se ilustrarán operaciones con expresiones algebraicas. EJEMPLO 2

Suma de expresiones algebraicas

Simplifique (3x2y − 2x + 1) + (4x2y + 6x − 3).

Solución: Primero deben eliminarse los paréntesis. Después, usando la propiedad con-

mutativa de la suma, se agrupan todos los términos semejantes. Términos semejantes son aquellos que sólo difieren por sus coeficientes numéricos. En este ejemplo, 3x2y y 4x2y son semejantes, así como los pares −2x y 6x y 1 y −3. Por lo tanto, (3x 2 y − 2x + 1) + (4x 2 y + 6x − 3) = 3x 2 y − 2x + 1 + 4x 2 y + 6x − 3 = 3x 2 y + 4x 2 y − 2x + 6x + 1 − 3

Por la propiedad distributiva, 3x 2 y + 4x 2 y = (3 + 4)x 2 y = 7x 2 y

y −2x + 6x = (−2 + 6)x = 4x Por ende, (3x 2 y − 2x + 1) + (4x 2 y + 6x − 3) = 7x 2 y + 4x − 2

Ahora resuelva el problema 3 v EJEMPLO 3

Resta de expresiones algebraicas

Simplifique (x y − 2x + 1) − (4x 2 y + 6x − 3). 2

Solución: Aquí se aplican la definición de la resta y la propiedad distributiva:

(3x 2 y − 2x + 1) − (4x 2 y + 6x − 3)

= (3x 2 y − 2x + 1) + (−1)(4x 2 y + 6x − 3) = (3x 2 y − 2x + 1) + (−4x 2 y − 6x + 3)

= 3x 2 y − 2x + 1 − 4x 2 y − 6x + 3 = 3x 2 y − 4x 2 y − 2x − 6x + 1 + 3

= (3 − 4)x 2 y + (−2 − 6)x + 1 + 3

= −x 2 y − 8x + 4

Ahora resuelva el problema 13 v EJEMPLO 4

Eliminación de símbolos de agrupación

Simplifique 3{2x[2x + 3] + 5[4x 2 − (3 − 4x)]}.

Solución: Primero deben eliminarse los símbolos de agrupación más internos (los parénte-

sis). Después se repite el proceso hasta eliminar todos los símbolos de agrupación —combinando los términos semejantes siempre que sea posible—. Se tiene 3{2x[2x + 3] + 5[4x 2 − (3 − 4x)]} = 3{2x[2x + 3] + 5[4x 2 − 3 + 4x]} = 3{4x 2 + 6x + 20x 2 − 15 + 20x} = 3{24x 2 + 26x − 15} = 72x 2 + 78x − 45

16

Capítulo 0

Repaso de álgebra

Observe que los únicos símbolos de agrupamiento que se necesitan son paréntesis apareados en forma adecuada. 3{2x[2x + 3] + 5[4x 2 − (3 − 4x)]} = 3(2x(2x + 3) + 5(4x 2 − (3 − 4x)))

En ocasiones, el uso opcional de corchetes y llaves aporta claridad. Ahora resuelva el problema 15 v La propiedad distributiva es la herramienta clave al multiplicar expresiones. Por ejemplo, para multiplicar ax + c por bx + d, puede considerarse a ax + c como un solo número y después utilizar la propiedad distributiva: (ax + c)(bx + d) = (ax + c)bx + (ax + c)d

Usando nuevamente la propiedad distributiva, se tiene, (ax + c)bx + (ax + c)d = abx 2 + cbx + adx + cd

= abx 2 + (ad + cb)x + cd

Por lo que, (ax + c)(bx + d) = abx2 + (ad + cb)x + cd. En particular, si a = 2, b = 1, c = 3 y d = −2, entonces (2x + 3)(x − 2) = 2(1)x 2 + [2(−2) + 3(1)]x + 3(−2) = 2x 2 − x − 6

A continuación se proporciona una lista de productos especiales que pueden obtenerse a partir de la propiedad distributiva y son útiles al multiplicar expresiones algebraicas. Productos especiales 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8.

x(y + z) = xy + xz propiedad distributiva (x + a)(x + b) = x 2 + (a + b)x + ab (ax + c)(bx + d) = abx 2 + (ad + cb)x + cd cuadrado de una suma (x + a)2 = x 2 + 2ax + a2 2 2 2 cuadrado de una diferencia (x − a) = x − 2ax + a producto de suma y diferencia (x + a)(x − a) = x 2 − a2 3 3 2 2 3 cubo de una suma (x + a) = x + 3ax + 3a x + a 3 3 2 2 3 cubo de una diferencia (x − a) = x − 3ax + 3a x − a

EJEMPLO 5

Productos especiales

a. Por la regla 2, (x + 2)(x − 5) = [x + 2][x + (−5)]

= x 2 + (2 − 5)x + 2(−5) = x 2 − 3x − 10

b. Por la regla 3, (3z + 5)(7z + 4) = 3 · 7z2 + (3 · 4 + 5 · 7)z + 5 · 4 = 21z2 + 47z + 20

c. Por la regla 5, (x − 4)2 = x 2 − 2(4)x + 42 = x 2 − 8x + 16

Sección 0.4

Operaciones con expresiones algebraicas

17

d. Por la regla 6, ( y2 + 1 + 3)( y2 + 1 − 3) = ( y2 + 1)2 − 32 = (y2 + 1) − 9

= y2 − 8 e. Por la regla 7,

(3x + 2)3 = (3x)3 + 3(2)(3x)2 + 3(2)2 (3x) + (2)3 = 27x 3 + 54x 2 + 36x + 8

Ahora resuelva el problema 19 v EJEMPLO 6

Multiplicación de multinomios

Encuentre el producto de (2t − 3)(5t2 + 3t − 1).

Solución: Se trata a 2t − 3 como un solo número y se aplica la propiedad distributiva dos

veces:

(2t − 3)(5t 2 + 3t − 1) = (2t − 3)5t 2 + (2t − 3)3t − (2t − 3)1 = 10t 3 − 15t 2 + 6t 2 − 9t − 2t + 3 = 10t 3 − 9t 2 − 11t + 3

Ahora resuelva el problema 35 v a+b a b En el ejemplo 3(b) de la sección 0.2, se mostró que = + . De manera c c c a b a−b similar, Usando estos resultados, es posible dividir un multinomio entre = − . c c c un monomio si dividimos cada término del multinomio entre el monomio.

EJEMPLO 7

División de un multinomio entre un monomio

x 3 + 3x x3 3x = + = x2 + 3 x x x 4z3 8z2 3z 6 4z3 − 8z2 + 3z − 6 = − + − b. 2z 2z 2z 2z 2z 3 3 = 2z2 − 4z + − 2 z a.

Ahora resuelva el problema 47 v

División larga Para dividir un polinomio entre un polinomio, se usa la llamada división larga cuando el grado del divisor es menor o igual que el del dividendo, como se muestra en el ejemplo siguiente. EJEMPLO 8

División larga

Divida 2x3 − 14x − 5 entre x − 3.

Solución: Aquí, 2x3 − 14x − 5 representa el dividendo y x − 3 es el divisor. Para evitar

errores, es mejor escribir el dividendo como 2x3 + 0x2 − 14x − 5. Observe que las potencias

18

Capítulo 0

Repaso de álgebra

de x están en orden decreciente. Se tiene 2x 2 + 6x + 4 ← cociente divisor → x − 3 2x 3 + 0x 2 − 14x − 5 ← dividendo 2x 3 − 6x 2 6x 2 − 14x 6x 2 − 18x 4x − 5 4x − 12 7 ← residuo

Observe que se dividió x (el primer término del divisor) entre 2x3 y se obtuvo 2x2. Después se multiplicó 2x2 por x − 3, obteniendo 2x3 − 6x2. Luego de restar 2x3 − 6x2 de 2x3 + 0x2, se obtuvo 6x2 y entonces “se bajó” el término −14x. Este proceso continuó hasta llegar a 7, el residuo. Siempre se detendrá el proceso cuando el residuo sea 0 o un polinomio cuyo grado sea menor que el grado del divisor. La respuesta puede escribirse como 7 2x 2 + 6x + 4 + x−3 Esto es, la respuesta a la pregunta dividendo =? divisor

tiene la forma cociente +

residuo divisor

Una manera de comprobar una división es verificar que (cociente)(divisor) + residuo = dividendo El resultado del ejemplo puede verificarse mediante el uso de esta ecuación. Ahora resuelva el problema 51 v

PROBLEMAS 0.4 Realice las operaciones indicadas y simplifique. 1. (8x − 4y + 2) + (3x + 2y − 5)

2. (4a − 2ab + 3) + (5c − 3ab + 7) 2

3. (8t 2 − 6s2 ) + (4s2 − 2t 2 + 6) √ √ √ √ 4. ( x + 2 x) + ( x + 3 x) √ √ √ √ 5. ( a + 2 3b) − ( c − 3 3b)

6. (3a + 7b − 9) − (5a + 9b + 21) √ √ 7. (7x 2 + 5xy + 2) − (2z − 2xy + 2) √ √ √ √ 8. ( x + 2 x) − ( x + 3 x) √ √ √ √ 9. ( x + 2y) − ( x + 3z)

10. 4(2z − w) − 3(w − 2z)

11. 3(3x + 3y − 7) − 3(8x − 2y + 2)

19. (x + 4)(x + 5)

21. (w + 2)(w − 5)

23. (2x + 3)(5x + 2)

25. (X + 2Y )2 27. (7 − X)2 √ 29. ( 3x + 5)2 31. (2s − 1)(2s + 1) 33. (x − 3)(x + 4) 2

35. (x 2 − 4)(3x 2 + 2x − 1)

37. t{3(t + 2)(t − 4) + 5[3t(t − 7)]}

13. 5(x 2 − y2 ) + x(y − 3x) − 4y(2x + 7y) 15. 2{3[3(x 2 + 2) − 2(x 2 − 5)]}

46.

2x 3 − 7x + 4 x

17. −2(3u2 (2u + 2) − 2(u2 − (5 − 2u)))

48.

(3y − 4) − (9y + 5) 3y

14. 2 − [3 + 4(s − 3)]

16. 4{3(t + 5) − t[1 − (t + 1)]}

18. −{−3[2a + 2b − 2] + 5[2a + 3b] − a[2(b + 5)]}

22. (x − 4)(x + 7)

24. (t − 5)(2t + 7)

26. (2x − 1)2 √ √ 28. ( x − 1)(2 x + 5) √ √ 30. ( y − 3)( y + 3)

32. (a2 + 2b)(a2 − 2b)

34. (x + 1)(x 2 + x + 3)

36. (3y − 2)(4y3 + 2y2 − 3y)

38. [(2z + 1)(2z − 1)](4z2 + 1) 39. (x + y + 2)(3x + 2y − 4) 40. (x 2 + x + 1)2 42. (2a − 3)3

12. (4s − 5t) + (−2s − 5t) + (s + 9)

20. (u + 2)(u + 5)

44. (x + 2y)3

41. (2a + 3)3 43. (2x − 3)3 z2 − 18z 45. z 6u5 + 9u3 − 1 47. 3u2

Sección 0.5

49. (x 2 + 5x − 3) ÷ (x + 5)

53. x 3 ÷ (x + 2)

51. (3x 3 − 2x 2 + x − 3) ÷ (x + 2)

55. (3x 2 − 4x + 3) ÷ (3x + 2)

50. (x − 5x + 4) ÷ (x − 4)

Factorización

19

54. (6x 2 + 8x + 1) ÷ (2x + 3)

2

52. (x 4 + 3x 2 + 2) ÷ (x + 1)

56. (z3 + z2 + z) ÷ (z2 − z + 1)

Objetivo

0.5 Factorización

Establecer las reglas básicas para factorizar y aplicarlas en la factorización de expresiones.

Cuando multiplicamos entre sí dos o más expresiones, éstas reciben el nombre de factores del producto. Por lo que si c = ab, entonces a y b son factores del producto c. Al proceso por el cual una expresión se escribe como el producto de sus factores se le llama factorización. A continuación se listan las reglas establecidas para la factorización de expresiones, la mayoría de las cuales surgen de los productos especiales vistos en la sección 0.4. El lado derecho de cada identidad es la forma factorizada de la que aparece a la izquierda. Reglas para la factorización 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8.

xy + xz = x(y + z) x 2 + (a + b)x + ab = (x + a)(x + b) abx 2 + (ad + cb)x + cd = (ax + c)(bx + d) x 2 + 2ax + a2 = (x + a)2 x 2 − 2ax + a2 = (x − a)2 x 2 − a2 = (x + a)(x − a) x 3 + a3 = (x + a)(x 2 − ax + a2 ) x 3 − a3 = (x − a)(x 2 + ax + a2 )

factor común

trinomio cuadrado perfecto trinomio cuadrado perfecto diferencia de dos cuadrados suma de dos cubos diferencia de dos cubos

Por lo general, cuando se factoriza un polinomio, se eligen factores que sean polino2 mios en√sí mismos. √ Por ejemplo, x − 4 = (x + 2)(x − 2). Usualmente, no se escribirá x − 4 como ( x+2)( x−2) a menos que esto permita simplificar otros cálculos. Siempre factorice tan completamente como se pueda. Por ejemplo, 2x 2 − 8 = 2(x 2 − 4) = 2(x + 2)(x − 2)

EJEMPLO 1

Factores comunes

a. Factorice completamente 3k2x2 + 9k3x. Solución: Como 3k2x2 = (3k2x)(x) y 9k3x = (3k2x)(3k), cada término de la expresión

original contiene el factor común 3k2x. Así que, por la regla 1, 3k 2 x 2 + 9k 3 x = 3k 2 x(x + 3k)

Observe que, aun cuando 3k2x2 + 9k3x = 3(k2x2 + 3k3x), no puede decirse que la expresión esté completamente factorizada, puesto que k2x2 + 3k3x todavía puede factorizarse.

b. Factorice completamente 8a5x2y3 − 6a2b3yz – 2a4b4xy2z2.

Solución: 8a5 x 2 y3 − 6a2 b3 yz − 2a4 b4 xy2 z2 = 2a2 y(4a3 x 2 y2 − 3b3 z − a2 b4 xyz2 )

Ahora resuelva el problema 5 v EJEMPLO 2

Factorización de trinomios

a. Factorice completamente 3x2 + 6x + 3.

Solución: Primero se elimina un factor común. Después se factoriza por completo la

expresión resultante. Así, se tiene 3x 2 + 6x + 3 = 3(x 2 + 2x + 1) = 3(x + 1)2

Regla 4

20

Capítulo 0

Repaso de álgebra

b. Factorice completamente x2 − x − 6.

Solución: Si este trinomio puede factorizarse en la forma (x + a)(x + b), que es el

producto de dos binomios, entonces deben determinarse los valores de a y de b. Como (x + a)(x + b) = x2 + (a + b)x + ab, se sigue que x2 + (−1)x + (−6) = x2 + (a + b)x + ab

Igualando los coeficientes correspondientes, se quiere obtener a + b = −1

y

ab = −6

Si a = −3 y b = 2, entonces ambas condiciones se cumplen y, por ende, x2 − x − 6 = (x − 3)(x + 2)

Como verificación, es recomendable multiplicar el lado derecho para ver si coincide con el izquierdo. c. Factorice completamente x2 − 7x + 12. Solución:

x2 − 7x + 12 = (x − 3)(x − 4)

Ahora resuelva el problema 9 v

EJEMPLO 3

Factorización

Enseguida se presenta una variedad de expresiones completamente factorizadas. Los números entre paréntesis (a la derecha) hacen referencia a las reglas utilizadas. a. x 2 + 8x + 16 = (x + 4)2 b. 9x 2 + 9x + 2 = (3x + 1)(3x + 2) c. 6y3 + 3y2 − 18y = 3y(2y2 + y − 6) = 3y(2y − 3)(y + 2) 2 d. x − 6x + 9 = (x − 3)2 e. z1/4 + z5/4 = z1/4 (1 + z) f. x 4 − 1 = (x 2 + 1)(x 2 − 1) = (x 2 + 1)(x + 1)(x − 1) g. x 2/3 − 5x 1/3 + 4 = (x 1/3 − 1)(x 1/3 − 4) h. ax 2 − ay2 + bx 2 − by2 = a(x 2 − y2 ) + b(x 2 − y2 ) = (x 2 − y2 )(a + b) = (x + y)(x − y)(a + b) 3 3 3 i. 8 − x = (2) − (x) = (2 − x)(4 + 2x + x 2 ) j. x 6 − y6 = (x 3 )2 − (y3 )2 = (x 3 + y3 )(x 3 − y3 ) = (x + y)(x 2 − xy + y2 )(x − y)(x 2 + xy + y2 )

(4) (3) (1) (3) (5) (1) (6) (6) (2) (1), (1) (1) (6) (8) (6) (7), (8)

v En el ejemplo 3(f) observe que x2 − 1 es factorizable, pero no así x2 + 1. En el ejemplo 3(h), note que el factor común de x2 − y2 no fue evidente de inmediato.

PROBLEMAS 0.5 Factorice completamente las expresiones siguientes. 1. 5bx + 5b

3. 10xy + 5xz

5. 8a3 bc − 12ab3 cd + 4b4 c2 d 2 6. 5r 2 st 2 + 10r 3 s2 t 3 − 15r 2 t 2 7. z − 49 2

2. 6y − 4y 2

4. 3x y − 9x y 2

3 3

9. p2 + 4p + 3

10. s2 − 6s + 8

13. a2 + 12a + 35

14. 4t 2 − 9s2

17. 5x 2 + 25x + 30

18. 3t 2 + 12t − 15

11. 25y2 − 4

15. x 2 + 6x + 9

8. x − x − 6 2

19. 3x − 3 2

12. x 2 + 2x − 24

16. t 2 − 18t + 72

20. 9y2 − 18y + 8

Sección 0.6

21. 23. 25. 27. 29. 31. 33.

5x 2 + 16x + 3 12s3 + 10s2 − 8s u13/5 v − 4u3/5 v3 2x 3 + 2x 2 − 12x (4x + 2)2 x 3 y2 − 16x 2 y + 64x (x 3 − 4x) + (8 − 2x 2 )

22. 24. 26. 28. 30. 32. 34.

4x 2 − x − 3 9z2 + 30z + 25 4x 6/5 − 1 x 2 y2 − 4xy + 4 2x 2 (2x − 4x 2 )2 (5x 2 + 2x) + (10x + 4) (x 2 − 1) + (x 2 − x − 2)

39. x 6 − 1

21

40. 27 + 8x 3

41. (x + 4)3 (x − 2) + (x + 4)2 (x − 2)2

42. (a + 5)3 (a + 1)2 + (a + 5)2 (a + 1)3 43. P(1 + r) + P(1 + r)r

44. 45. 47. 49. 51.

35. (y4 + 8y3 + 16y2 ) − (y2 + 8y + 16) 36. t 3 u − 3tu + t 2 w2 − 3w2 37. b3 + 64

Fracciones

38. x 3 − 1

(X − 3I)(3X + 5I) − (3X + 5I)(X + 2I) 46. 256y4 − z4 x 4 − 16 y8 − 1 48. t 4 − 4 4 2 50. x 4 − 10x 2 + 9 X + 4X − 5 52. 4x 3 − 6x 2 − 4x a4 b − 8a2 b + 16b

Objetivo

0.6 Fracciones

Simplificar, sumar, restar, multiplicar y dividir fracciones algebraicas. Racionalizar el denominador de una fracción.

Los estudiantes deben poner un cuidado especial en el estudio de las fracciones. En la vida cotidiana, es común que se pierdan de vista las fracciones numéricas debido al uso de calculadoras. Sin embargo, la comprensión de cómo manipular las fracciones de expresiones algebraicas es un prerrequisito esencial para el cálculo, por lo que la mayoría de las calculadoras no son de mucha ayuda.

Simplificación de fracciones Mediante el uso del principio fundamental de las fracciones (sección 0.2), es posible simplificar fracciones. Ese principio permite multiplicar o dividir el numerador y el denominador de una fracción entre una misma cantidad diferente de cero. La fracción resultante será equivalente a la original. Las fracciones que así se consideran, se asumen con denominadores distintos de cero. Por ende, se supone que en los ejemplos presentados aquí todos los factores de los denominadores son distintos de cero. Con frecuencia, esto significará que se excluyan ciertos valores para las variables que se encuentran en los denominadores. EJEMPLO 1

Simplificación de fracciones

x2 − x − 6 . x 2 − 7x + 12 Solución: Primero se factoriza completamente el numerador y el denominador: (x − 3)(x + 2) x2 − x − 6 = 2 x − 7x + 12 (x − 3)(x − 4)

a. Simplifique

Al dividir el numerador y el denominador entre el factor común x − 3, se tiene (x − 3)(x + 2) 1(x + 2) x+2 = = para x = 3 (x − 3)(x − 4) 1(x − 4) x−4 Por lo general, sólo se escribe 1 x2 − x − 6 x+2 (x − 3)(x + 2) = = x 2 − 7x + 12 (x − 3) (x − 4) x−4 1 o x2 − x − 6 (x − 3)(x + 2) x+2 = = x 2 − 7x + 12 (x − 3)(x − 4) x−4

para x = 3

El proceso de eliminar el factor común, x − 3, se conoce comúnmente como “cancelación”. Antes de este ejemplo se estableció un enunciado general por el cual se supone que todas las fracciones tienen denominadores distintos de cero y que esto requiere excluir ciertos valores para las variables. No obstante, observe que se ha escrito de manera explícita “para x = 3”. Lo anterior se debe a que la expresión ubicada a la derecha del

22

Capítulo 0

Repaso de álgebra

x+2 , está definida para x = 3. Su valor es −5, pero debe quedar x−4 bastante claro que la expresión situada a la izquierda del signo de igualdad no está definida para x = 3. 2x 2 + 6x − 8 b. Simplifique . 8 − 4x − 4x 2 2(x − 1)(x + 4) 2(x 2 + 3x − 4) 2x 2 + 6x − 8 Solución: = = 8 − 4x − 4x 2 4(2 − x − x 2 ) 4(1 − x)(2 + x) 2(x − 1)(x + 4) = 2(2)[(−1)(x − 1)](2 + x) x+4 = para x = 1 −2(2 + x)

signo de igualdad,

La expresión simplificada está definida para x = 1, pero como la expresión original no está definida para x = 1, este valor se excluye de manera explícita.

Ahora resuelva el problema 3 v

Multiplicación y división de fracciones La regla para multiplicar

a c por es b d

ac a c · = b d bd

EJEMPLO 2 Multiplicación de fracciones x x+3 x(x + 3) a. · = x+2 x−5 (x + 2)(x − 5) b. Observe que se han excluido en forma explícita los valores que convierten en cero los “valores cancelados”. Aunque la expresión final está definida para estos valores, la expresión original no lo está.

x 2 − 4x + 4 6x 2 − 6 [(x − 2)2 ][6(x + 1)(x − 1)] · = x 2 + 2x − 3 x 2 + 2x − 8 [(x + 3)(x − 1)][(x + 4)(x − 2)] =

para x = 1, 2

Ahora resuelva el problema 9 v Para dividir

En corto, para dividir entre una fracción se invierte el divisor y se multiplica.

EJEMPLO 3 a.

¿Por qué escribimos “para x Z 1”?

6(x − 2)(x + 1) (x + 3)(x + 4)

a c entre , donde b = 0, d = 0 y c = 0, se tiene b d a a d a c b ÷ = c = · b d b c d

División de fracciones

x+3 x x−5 x(x − 5) x ÷ = · = x+2 x−5 x+2 x+3 (x + 2)(x + 3)

x−5 x−5 x−5 1 x−5 x−3 x−3 = = · = b. 2x 2x x − 3 2x 2x(x − 3) 1 4x x−1 4x(x − 1) 4x x2 − 1 · 2 = c. = 2 2 x − 1 2x + 8x [(x + 1)(x − 1)][2x(x + 4)] 2x + 8x x−1

=

2 (x + 1)(x + 4)

para x = 1

Ahora resuelva el problema 11 v

Sección 0.6

Fracciones

23

Racionalización del denominador

La racionalización del numerador es un procedimiento similar.

Algunas veces √ el denominador √ √ de una fracción tiene dos términos e incluye raíces cuadradas, como 2 − 3 o 5 + 2. Entonces, el denominador puede racionalizarse al multiplicarlo por una expresión que lo convierta en una diferencia de dos cuadrados. Por ejemplo, √ √ 4 5− 2 4 √ √ =√ √ ·√ √ 5+ 2 5+ 2 5− 2 √ √ √ √ 4( 5 − 2 ) 4( 5 − 2 ) = = √ √ 5−2 ( 5)2 − ( 2 )2 √ √ 4( 5 − 2 ) = 3 EJEMPLO 4

Racionalización de denominadores √ √ 2+6 x x x( 2 + 6) a. √ =√ ·√ = √ 2−6 2−6 2+6 ( 2 )2 − 62 √ √ x( 2 + 6) x( 2 + 6) = =− 2 − 36 34 √ √ √ √ √ √ 5− 2 5− 2 5− 2 b. √ √ =√ √ ·√ √ 5+ 2 5+ 2 5− 2 √ √ √ √ √ ( 5 − 2 )2 5−2 5 2+2 7 − 2 10 = = = 5−2 3 3

Ahora resuelva el problema 53 v

Suma y resta de fracciones a+b a b + = . Esto es, cuando se suc c c man dos fracciones que tienen un denominador común, el resultado será una fracción cuyo denominador es el denominador común. El numerador será la suma de los numeradores de a−b a b las fracciones originales. De manera similar, − = . c c c

En el ejemplo 3(b) de la sección 0.2, se mostró que

EJEMPLO 5 a.

Suma y resta de fracciones

p2 − 5 3p + 2 (p2 − 5) + (3p + 2) + = p−2 p−2 p−2

p2 + 3p − 3 p−2 x 2 − 5x + 4 x 2 + 2x (x − 1)(x − 4) x(x + 2) b. 2 − 2 = − x + 2x − 3 x + 5x + 6 (x − 1)(x + 3) (x + 2)(x + 3) x (x − 4) − x 4 x−4 − = =− para x = −2, 1 = x+3 x+3 x+3 x+3 =

c. ¿Por qué escribimos “para x Z 2”?

−4x + 8 x2 + x − 5 x2 − 2 −4 x2 + x − 5 x2 − 2 − + 2 = − + x−7 x−7 x − 9x + 14 x−7 x−7 x−7

(x 2 + x − 5) − (x 2 − 2) + (−4) x−7 x−7 = 1 para x = 2 = x−7 =

Ahora resuelva el problema 29 v

24

Capítulo 0

Repaso de álgebra

Para sumar (o restar) dos fracciones con denominadores diferentes, utilice el principio fundamental de las fracciones para reescribirlas como fracciones equivalentes que tengan el mismo denominador. Después proceda con la suma (o resta) utilizando el método que acabamos de describir. Por ejemplo, para encontrar 3 2 + x 3 (x − 3) x(x − 3)2 es posible convertir la primera fracción en una fracción equivalente al multiplicar el numerador y el denominador por x − 3: 2(x − 3) x 3 (x − 3)2 también la segunda fracción se puede convertir al multiplicar el numerador y el denominador por x2: 3x 2 x 3 (x − 3)2 Estas fracciones tienen el mismo denominador. Por lo tanto, 2(x − 3) 3x 2 3 2 = + + x 3 (x − 3) x(x − 3)2 x 3 (x − 3)2 x 3 (x − 3)2 =

3x 2 + 2x − 6 x 3 (x − 3)2

Podríamos haber convertido las fracciones originales en fracciones equivalentes utilizando cualquier denominador común. Sin embargo, preferimos convertirlas en fracciones con el denominador x3(x − 3)2. Éste es el mínimo común denominador (MCD) de las fracciones 2/[x3(x − 3)] y 3/[x(x − 3)2]. En general, para encontrar el MCD de dos o más fracciones, primero se factoriza completamente cada denominador. El MCD es el producto de cada uno de los distintos factores que aparecen en los denominadores, elevado cada uno a la potencia más grande a la que se presenta en alguno de los denominadores. EJEMPLO 6 a. Reste:

Suma y resta de fracciones

4 t − . 3t + 2 t − 1

Solución: El MCD es (3t + 2)(t − 1). Así, se tiene 4 t(t − 1) 4(3t + 2) t − = − (3t + 2) t − 1 (3t + 2)(t − 1) (3t + 2)(t − 1)

b. Sume:

=

t(t − 1) − 4(3t + 2) (3t + 2)(t − 1)

=

t 2 − t − 12t − 8 t 2 − 13t − 8 = (3t + 2)(t − 1) (3t + 2)(t − 1)

4 + 3. q−1

Solución: El MCD es q − 1.

4 3(q − 1) 4 +3= + q−1 q−1 q−1 4 + 3(q − 1) 3q + 1 = = q−1 q−1

Ahora resuelva el problema 33 v

Sección 0.6

EJEMPLO 7 x2

25

Resta de fracciones

x+2 x−2 − + 6x + 9 2(x 2 − 9) x−2 x+2 = − (x + 3)2 2(x + 3)(x − 3) =

Fracciones

[MCD = 2(x + 3)2 (x − 3)]

(x − 2)(2)(x − 3) (x + 2)(x + 3) − 2 (x + 3) (2)(x − 3) 2(x + 3)(x − 3)(x + 3)

=

(x − 2)(2)(x − 3) − (x + 2)(x + 3) 2(x + 3)2 (x − 3)

=

2(x 2 − 5x + 6) − (x 2 + 5x + 6) 2(x + 3)2 (x − 3)

=

2x 2 − 10x + 12 − x 2 − 5x − 6 2(x + 3)2 (x − 3)

=

x 2 − 15x + 6 2(x + 3)2 (x − 3)

Ahora resuelva el problema 39 v EJEMPLO 8

El ejemplo 8 es importante para trabajos posteriores. Observe que se ha supuesto explícitamente que h ≠ 0.

Operaciones combinadas con fracciones

1 1 − +h x , donde h = 0. Simplifique h Solución: Primero se combinan las fracciones en el numerador y se obtiene x x+h x − (x + h) 1 1 − − x(x + h) x(x + h) x(x + h) x+h x = = h h h −h −h 1 x(x + h) = = =− h x(x + h)h x(x + h) 1

Ahora resuelva el problema 47 v

PROBLEMAS 0.6 En los problemas 1 a 6, simplifique las expresiones. 1. 4.

a2 − 9 a2 − 3a

3x 2 − 27x + 24 2x 3 − 16x 2 + 14x

2. 5.

x 2 − 3x − 10 x2 − 4

15x 2 + x − 2 3x 2 + 20x − 7

3. 6.

x 2 − 9x + 20 x 2 + x − 20

12x 2 − 19x + 4 6x 2 − 17x + 12

En los problemas 7 a 48, realice las operaciones y simplifique tanto como sea posible. −1 y2 · 7. y−3 y+2 ax − b c − x 9. · x − c ax + b 11.

x2

x2 − 1 2x − 2 ÷ 2 − 2x − 8 x + 5x + 4

t2 − 9 t2 8. 2 · 2 t + 3t t − 6t + 9 10.

a2 − b2 a2 − 2ab + b2 · a−b 2a + 2b

12.

3x 2

X2 8 13. X 4

x2 − x − 6 x 2 + 2x ÷ 2 − 18x + 24 x − 4x + 4 3x 2 7x 14. x 14

c+d c 16. c−d 2c 19.

−9x x 3

3

4x 3 17. 2x 21t 5 t2 20. −7

15u v3 15. 3u v4

18.

21.

4x 3 2x x−3

x − 7x + 12 x−4 2

26

Capítulo 0

x 2 + 6x + 9 x 22. x+3

Repaso de álgebra

10x 3 x2 − 1 23. 5x x+1

x2 − x − 6 x2 − 9 24. x2 − 4 x 2 + 2x − 3

4x 2 − 9 x 2 + 8x + 12 (x + 3)2 2 2 x + 9x + 18 4x − 3 x + 3x − 4 27. 25. 2 26. 7x + 21 2x − 3 x − 3x − 10 9 − 16x 2 1 − x2 x 2 − 2x − 15 x2 5x + 6 6x 2 y + 7xy − 3y 29. + xy − x + 5y − 5 x+3 x+3 28. 3 2 x y + 4x y xy − x + 4y − 4 x 2 1 −1 1 9 + 31. + 30. − 2 32. x−1 x−1 t 3t X3 X x3 3 x −1 x+1 x−1 36. − x−1 x+1 33. 1 −

38. 39. 40.

2x 2

34.

4 +s s+4

1 x + 3x − 1 x + 1 1 1 37. 2 + 2 x − 2x − 3 x − 9 35.

x 4 − 2 − 7x − 4 2x − 9x + 4

−3x 2 4 −3+ x−1 5 − 4x − x 2

x−1 1 x+1 − + 2x 2 + 3x − 2 3x 2 + 5x − 2 3x − 1

41. (1 + x −1 )2

43. (x −1 − y)−1 45.

2 x

3

1 2x 47. x x+ x+2 3−

x+3 x 46. 9 x− x 1 x−1 − x 2 + 5x + 6 x + 2 48. x−7 3+ 3

En los problemas 49 y 50, realice las operaciones indicadas, pero no racionalice los denominadores. √ 3 x x 2 3 49. √ 50. +√ − √ √ 3 3 x x 3+x x+h En los problemas 51 a 60, simplifique y exprese su respuesta de manera que no aparezcan radicales en el denominador. 1 1 51. 52. √ √ 2+ 3 1− 2 √ 2 5 53. √ 54. √ √ √ 3− 6 6+ 7 √ √ 2 3 2 5 55. √ √ 56. √ √ 3+ 5 3− 7 4 3 x−3 +√ 57. 58. √ √ x−1 x−1 t+ 7 59.

42. (x −1 + y−1 )2

5+

44. (a + b−1 )2

4 5 √ − √ 2+ 3 1− 2

x2 5 · 60. √ x+3 4

Objetivo

0.7 Ecuaciones, en particular ecuaciones lineales

Analizar las ecuaciones equivalentes y desarrollar técnicas para resolver ecuaciones lineales, incluyendo ecuaciones con literales y ecuaciones fraccionarias y radicales que conducen a ecuaciones lineales.

Ecuaciones Una ecuación es una proposición que indica que dos expresiones son iguales. Las dos expresiones que forman una ecuación se conocen como sus lados. Estos lados están separados por el signo de igualdad, =. EJEMPLO 1

Ejemplos de ecuaciones

a. x + 2 = 3 b. x 2 + 3x + 2 = 0 y =6 c. y−4 d. w = 7 − z

v En este ejemplo 1, cada ecuación contiene al menos una variable. Una variable es un símbolo que puede ser reemplazado por un número cualquiera de un conjunto de números diferentes. Los símbolos más comunes utilizados para identificar las variables son las últimas letras del alfabeto, x, y, z, w y t. Por lo tanto, se dice que las ecuaciones (a) y (c) son ecuaciones en las variables x y y, respectivamente. La ecuación (d) es una ecuación en las variables w y z. En la ecuación x + 2 = 3, los números 2 y 3 se conocen como constantes. Las constantes son números fijos.

Sección 0.7 Aquí se analizan las restricciones sobre las variables.

Ecuaciones, en particular ecuaciones lineales

27

Nunca se permite que en una ecuación haya una variable que tenga un valor para el cual esa ecuación no esté definida. Por ejemplo, en y =6 y−4 y no puede ser 4, porque provocaría que el denominador fuese cero; mientras que en √ x−3=9 x − 3 no puede ser negativo porque no es posible obtener raíces cuadradas a partir de números negativos. En algunas ecuaciones los valores permisibles de una variable están restringidos por razones físicas. Por ejemplo, si la variable q representa una cantidad vendida, valores negativos de q no tienen sentido. Resolver una ecuación significa encontrar todos los valores de sus variables para los cuales la ecuación es verdadera. Estos valores se conocen como soluciones de la ecuación y se dice que satisfacen la ecuación. Cuando sólo está involucrada una variable, una solución también se conoce como raíz. Al conjunto de todas las soluciones se le llama conjunto solución de la ecuación. En ocasiones, a una letra que representa una cantidad desconocida en una ecuación se le denomina simplemente como incógnita. A continuación se ilustran estos términos. EJEMPLO 2

Terminología para las ecuaciones

a. En la ecuación x + 2 = 3, la variable x es la incógnita. Evidentemente, el único valor de x que satisface la ecuación es 1. Por ende, 1 es una raíz y el conjunto solución es {1}. b. −2 es una raíz de x2 + 3x + 2 = 0 porque sustituir −2 por x hace que la ecuación sea verdadera: (−2)2 + 3(−2) + 2 = 0. Así que −2 es un elemento del conjunto solución, pero en este caso no es el único. Existe uno más, ¿podría usted encontrarlo? c. w = 7 − z es una ecuación con dos incógnitas. Una solución es el par de valores w = 4 y z = 3. Sin embargo, existe un número infinito de soluciones. ¿Podría usted pensar en otra? Ahora resuelva el problema 1 v

Ecuaciones equivalentes Se dice que dos ecuaciones son equivalentes si tienen exactamente las mismas soluciones, lo cual significa, precisamente, que el conjunto solución de una es el conjunto solución de la otra. Resolver una ecuación puede implicar la realización de operaciones en ella. Es preferible que al aplicar cualquiera de tales operaciones se obtenga una ecuación equivalente. Existen tres operaciones que garantizan la equivalencia: 1. Sumar (o restar) el mismo polinomio a (de) ambos lados de una ecuación, donde el polinomio está en la misma variable que aparece en la ecuación. Por ejemplo, si −5x = 5 − 6x, entonces al sumar 6x en ambos lados se obtiene la ecuación equivalente −5x + 6x = 5 − 6x + 6x, o x = 5. ADVERTENCIA La equivalencia no está garantizada si ambos lados de la ecuación se multiplican o dividen mediante una expresión que involucra una variable.

2. Multiplicar (o dividir) ambos lados de una ecuación por la misma constante distinta de cero. Por ejemplo, si 10x = 5, entonces al dividir ambos lados entre 10 se obtendrá la ecua5 1 10x ción equivalente = ,o x= . 10 10 2 3. Reemplazar cualquiera de los lados de una ecuación por una expresión equivalente. Por ejemplo, si x(x + 2) = 3, entonces al reemplazar el miembro izquierdo por la expresión equivalente x2 + 2x se obtendrá la ecuación equivalente x2 + 2x = 3. De nuevo: la aplicación de las operaciones 1 a 3 garantiza que la ecuación resultante sea equivalente a la original. Sin embargo, algunas veces, para resolver una ecuación es necesa-

28

Capítulo 0

Repaso de álgebra

rio aplicar otras operaciones distintas de éstas. Dichas otras operaciones no necesariamente resultan en ecuaciones equivalentes e incluyen las siguientes.

Operaciones que pueden no producir ecuaciones equivalentes

La operación 6 incluye la obtención de raíces en ambos lados.

4. Multiplicar ambos lados de una ecuación por una expresión que involucre la variable. 5. Dividir ambos lados de una ecuación por una expresión que involucre la variable. 6. Elevar ambos lados de una ecuación al mismo exponente. Se ilustrarán las tres últimas operaciones. Por ejemplo, por inspección, la única raíz de x − 1 = 0 es 1. Al multiplicar cada miembro por x (operación 4) se obtiene x2 − x = 0, que se satisface si x es 0 o 1 (verifique esto por sustitución). Pero 0 no satisface la ecuación original. Por lo tanto, las ecuaciones no son equivalentes. De la misma forma, puede verificar que la ecuación (x − 4)(x − 3) = 0 se satisface cuando x es 4 o 3. Al dividir ambos lados entre x − 4 (operación 5) se obtiene x − 3 = 0, cuya única raíz es 3. Otra vez no se tiene una equivalencia, puesto que en este caso se ha “perdido” una raíz. Observe que cuando x es 4 la división entre x − 4 implica dividir entre 0, una operación que no es válida. Por último, al elevar al cuadrado ambos lados de la ecuación x = 2 (operación 6) se obtiene x2 = 4, la cual es verdadera si x = 2 o −2. Pero −2 no es raíz de la ecuación dada. A partir de este análisis, resulta claro que cuando se realicen las operaciones 4, 5 y 6 es necesario ser cuidadosos acerca de las conclusiones concernientes a las raíces de una ecuación dada. Las operaciones 4 y 6 pueden producir una ecuación con más raíces. Por lo tanto, hay que verificar si la “solución” obtenida con estas operaciones satisface la ecuación original. La operación 5 puede producir una ecuación con menos raíces. En este caso, cualquier raíz “perdida” tal vez nunca pueda determinarse. Por ello, siempre que sea posible debe evitarse la operación 5. En resumen, una ecuación puede pensarse como un conjunto de restricciones sobre cualquier variable de la ecuación. Las operaciones 4, 5 y 6 pueden aumentar o disminuir estas restricciones, lo cual produciría soluciones diferentes de las que pueden obtenerse a partir de la ecuación original. Por su parte, las operaciones 1, 2 y 3 nunca afectan las restricciones. En general, para resolver las ecuaciones es posible que de un despeje a otro ya no sean equivalentes y en este sentido solo basta con comprobar en la ecuación original las respuestas encontradas para averiguar si son solución de la ecuación. En este proceso hay que cuidar no dividir ni multiplicar por funciones que se anulen en algún punto, como sucedió en la ecuación x − 1 = 0, descrita anteriormente, ya que eso arrojaría raíces extrañas.

Ecuaciones lineales

Los principios presentados hasta aquí se demostrarán ahora en la solución de una ecuación lineal.

Definición Una ecuación lineal en la variable x es una ecuación equivalente a otra que puede escribirse en la forma ax + b = 0 (1) donde a y b son constantes y a ≠ 0. Una ecuación lineal también se conoce como ecuación de primer grado o ecuación de grado uno porque la potencia más alta de la variable que aparece en la ecuación (1) es la primera. Para resolver una ecuación lineal, se realizan operaciones en ella hasta obtener una ecuación equivalente cuyas soluciones sean obvias. Esto significa lograr una expresión en la que la variable quede aislada en un lado de la ecuación, como lo muestran los ejemplos siguientes. EJEMPLO 3

Resolución de una ecuación lineal

Resuelva 5x − 6 = 3x. Solución: Se empieza por colocar los términos que incluyen a x en un lado y las constantes en el otro lado. Luego se despeja x aplicando las operaciones matemáticas adecuadas. Se tiene que 5x − 6 = 3x

Ecuaciones, en particular ecuaciones lineales

Sección 0.7

5x − 6 + (−3x) = 3x + (−3x)

29

sumando −3x en ambos lados

2x − 6 = 0

simplificando, esto es, operación 3

2x − 6 + 6 = 0 + 6

sumando 6 en ambos lados

2x = 6 2x 6 = 2 2 x=3

simplificando dividiendo ambos lados entre 2

Resulta claro que 3 es la única raíz de la última ecuación. Como cada ecuación es equivalente a la anterior, se concluye que 3 debe ser la única raíz de 5x − 6 = 3x. Entonces, el conjunto solución es {3}. El primer paso en la solución de una ecuación puede ser descrito como el acto de mover un término de un lado a otro cambiando su signo; esto se conoce comúnmente como transposición. Observe que, como la ecuación original puede escribirse en la forma 2x + (−6) = 0, es una ecuación lineal. Ahora resuelva el problema 23 v

EJEMPLO 4

Resolución de una ecuación lineal

Resuelva 2(p + 4) = 7p + 2.

Solución: Primero, se quitan paréntesis. Después se agrupan los términos semejantes y se

resuelve. Se tiene que 2(p + 4) = 7p + 2 2p + 8 = 7p + 2 2p = 7p − 6

−5p = −6 −6 p= −5 6 p= 5

propiedad distributiva restando 8 de ambos lados restando 7p de ambos lados dividiendo ambos lados entre −5

Ahora resuelva el problema 27 v EJEMPLO 5 Resuelva

Resolución de una ecuación lineal

7x + 3 9x − 8 − = 6. 2 4

Solución: Primero, se eliminan fracciones multiplicando ambos lados de la ecuación por

el MCD, que es 4. Después se realizan varias operaciones algebraicas para obtener una solución. Así, ADVERTENCIA La propiedad distributiva requiere que ambos términos ubicados dentro del paréntesis sean multiplicados por 4.

7x + 3 9x − 8 = 4(6) − 2 4 7x + 3 9x − 8 4· −4· = 24 2 4 2(7x + 3) − (9x − 8) = 24 4

14x + 6 − 9x + 8 = 24 5x + 14 = 24

5x = 10

Toda ecuación lineal tiene exactamente una raíz. La raíz de ax + b = 0 es b x=− . a

x=2

propiedad distributiva simplificando propiedad distributiva simplificando restando 14 de ambos lados dividiendo ambos lados entre 5

Ahora resuelva el problema 31 v Cada ecuación de los ejemplos 3 al 5 tiene una sola raíz. Esto es cierto para toda ecuación lineal en una variable.

30

Capítulo 0

Repaso de álgebra

Ecuaciones con literales Ecuaciones en las que algunas de las constantes no están especificadas, pero sí están representadas por letras como a, b, c o d, se llaman ecuaciones con literales y las letras se conocen como constantes literales. Por ejemplo, en la ecuación con literales x + a = 4b, puede considerarse a a y b como constantes literales. Las fórmulas como I = Prt, que expresan una relación entre ciertas cantidades, pueden considerarse como ecuaciones con literales. Si se quiere expresar una letra en particular en términos de las otras literales, esta letra es considerada la incógnita. EJEMPLO 6

Resolución de ecuaciones con literales

a. La ecuación I = Prt es la fórmula utilizada para calcular el interés simple I sobre un capital P a una tasa de interés anual r en un periodo de t años. Exprese r en términos de I, P y t. Solución: Aquí se considera que r es la incógnita. Para aislarla, se dividen ambos lados

entre Pt. Se tiene que I = Prt Prt I = Pt Pt I I = r entonces r = Pt Pt

Cuando se dividen ambos lados entre Pt, se supone que Pt = 0 porque no es posible dividir entre 0. Se harán suposiciones semejantes al resolver otras ecuaciones con literales. b. La ecuación S = P + Prt es la fórmula utilizada para calcular el valor S de una inversión de un capital P a una tasa de interés anual simple r durante un periodo de t años. Resuelva para P. Solución:

S = P + Prt

S = P(1 + rt) S =P 1 + rt

factorizando dividiendo ambos lados entre 1 + rt

Ahora resuelva el problema 87 v EJEMPLO 7

Resolución de una ecuación con literales

Resuelva (a + c)x + x2 = (x + a)2 para x.

Solución: Primero debe simplificarse la ecuación y después colocar todos los términos que

incluyan a x en un lado: (a + c)x + x 2 = (x + a)2

ax + cx + x 2 = x 2 + 2ax + a2 ax + cx = 2ax + a2 cx − ax = a2

x(c − a) = a2 x=

a2 c−a

Ahora resuelva el problema 89 v EJEMPLO 8

Resolución del problema del “impuesto en un recibo”

Recuerde el problema de Lesley Griffith que se mencionó en los primeros párrafos de este capítulo. Ahora se generalizará el problema para ilustrar con mayor profundidad el uso de

Sección 0.7

Ecuaciones, en particular ecuaciones lineales

31

ecuaciones con literales. Lesley tiene un recibo por una cantidad R y sabe que la tasa del impuesto sobre las ventas es p. Lesley desea saber la cantidad que fue pagada por concepto del impuesto sobre las ventas. Se sabe que precio + impuesto = ingreso (2) Si se escribe P para denotar el precio (el cual todavía no se conoce), el impuesto es (p/100) P, de manera que se tiene p P=R P+ 100 p P 1+ =R 100 100 + p P =R 100 100R P= 100 + p Se deduce que el impuesto pagado es R−P =R−

100 100R =R 1− 100 + p 100 + p

=R

p 100 + p

donde se debe comprobar el manejo de las fracciones proporcionando más detalles si fuera necesario. Recuerde que la tasa del impuesto francés es de 19.6% y el impuesto italiano es de 18%. Se concluye que Lesley sólo tiene que multiplicar un recibo francés por 19.6 ≈ 0.16388 para determinar el impuesto que contiene, mientras que para un recibo 119.6 18 italiano debe multiplicar la cantidad por 118 . Cabe señalar que, al trabajar a partir de la ecuación conceptual simple (2), es posible evitar los supuestos acerca de la proporcionalidad que se hicieron al principio de este capítulo. Ahora resuelva el problema 107 v

Ecuaciones fraccionarias Una ecuación fraccionaria es una ecuación en la que hay una incógnita en un denominador. En esta sección, se ilustrará que al resolver una ecuación no lineal puede obtenerse una ecuación lineal. EJEMPLO 9 Resolución de una ecuación fraccionaria 5 6 Resuelva = . x−4 x−3

Solución:

Estrategia Primero se escribe la ecuación de manera que no tenga fracciones. Después

se utilizan técnicas algebraicas estándar para resolver la ecuación lineal resultante. Una solución alternativa que evita multiplicar ambos lados por el MCD es la siguiente: 6 5 − =0 x−4 x−3

Al suponer que x no es 3 ni 4 y combinar fracciones, se obtiene 9−x =0 (x − 4)(x − 3)

Una fracción puede ser 0 sólo cuando su numerador es 0 y su denominador no lo es. Así que x = 9.

Multiplicando ambos lados por el MCD, (x − 4)(x − 3), se tiene (x − 4)(x − 3)

6 5 = (x − 4)(x − 3) x−4 x−3 5(x − 3) = 6(x − 4)

ecuación lineal

5x − 15 = 6x − 24 9=x

En el primer paso, se multiplica cada lado por una expresión que incluya a la variable x. Como se mencionó anteriormente en esta sección, esto significa que no se tiene garantía de que la última ecuación sea equivalente a la original. Así que es necesario verificar si 9 satisface o no la ecuación original. Como 6 5 6 5 = =1 y = =1 9−4 5 9−3 6 se observa que 9 sí satisface la ecuación original. Ahora resuelva el problema 55 v

32

Capítulo 0

Repaso de álgebra

Algunas ecuaciones que no son lineales no tienen solución. En ese caso, se deduce que el conjunto solución es el conjunto vacío, el cual se denota por ∅. En el ejemplo 10 se ilustra esta situación. EJEMPLO 10 a. Resuelva

Resolución de ecuaciones fraccionarias

3x + 4 3x − 5 12 − = 2 . x+2 x−4 x − 2x − 8

Solución: Al observar los denominadores y notar que

x2 − 2x − 8 = (x + 2)(x − 4)

se concluye que el MCD es (x + 2)(x − 4). Multiplicando ambos lados por el MCD, se obtiene 12 3x + 4 3x − 5 = (x + 2)(x − 4) · − x+2 x−4 (x + 2)(x − 4) (x − 4)(3x + 4) − (x + 2)(3x − 5) = 12

(x + 2)(x − 4)

3x 2 − 8x − 16 − (3x 2 + x − 10) = 12

3x 2 − 8x − 16 − 3x 2 − x + 10 = 12 −9x − 6 = 12

−9x = 18

x = −2

(3)

Sin embargo, la ecuación original no está definida para x = −2 (no es posible dividir entre cero), de modo que no existen raíces. Así, el conjunto solución es ∅. Aunque −2 es una solución de la ecuación (3), no lo es de la ecuación original. b. Resuelva

4 = 0. x−5

Solución: La única manera en que una fracción puede ser igual a cero es cuando el

numerador es cero (pero su denominador no es igual a cero). Como el numerador, 4, nunca es 0, el conjunto solución es ∅. Ahora resuelva el problema 49 v EJEMPLO 11 Ecuación con literales u Si s = , exprese u en términos de las restantes letras; esto es, resuelva para u. au + v

Solución:

Estrategia Como la incógnita, u, está en el denominador, primero se quitan las fraccio-

nes y después se resuelve para u. s=

u au + v

s(au + v) = u

multiplicando ambos lados por au + v

sau + sv = u

sau − u = −sv

u(sa − 1) = −sv −sv sv u= = sa − 1 1 − sa

Ahora resuelva el problema 91 v

Sección 0.7

Ecuaciones, en particular ecuaciones lineales

33

Ecuaciones con radicales Una ecuación con radicales (ecuación radical) es aquella en la que aparece una incógnita en un radicando. Los dos ejemplos siguientes ilustran las técnicas empleadas para resolver ecuaciones de este tipo. EJEMPLO 12 Resolución de una ecuación con radicales √ Resuelva x 2 + 33 − x = 3. Solución: Para resolver esta ecuación radical, se elevan ambos lados a la misma potencia

para eliminar el radical. Esta operación no garantiza la equivalencia, de modo que es necesario verificar las “soluciones” resultantes. Se comienza por aislar el radical en un lado. Después se elevan al cuadrado ambos lados y se despeja utilizando técnicas estándar. Así, x 2 + 33 = x + 3

x 2 + 33 = (x + 3)2

elevando al cuadrado ambos lados

x + 33 = x + 6x + 9 2

2

24 = 6x 4=x

Por sustitución, debe mostrarse que 4 es realmente una raíz. Ahora resuelva el problema 79 v Con algunas ecuaciones radicales, puede ser necesario elevar ambos lados a la misma potencia en más de una ocasión, como se muestra en el ejemplo 13. EJEMPLO 13 Resolución de una ecuación con radicales √ √ Resuelva y − 3 − y = −3. La razón por la que se desea un radical en cada lado es para eliminar elevando al cuadrado un binomio con dos radicales diferentes.

Solución: Cuando una ecuación tiene dos términos que involucran radicales, primero se es-

cribe de modo que en cada lado haya un radical, si es posible. Después se eleva al cuadrado y se resuelve. Se tiene que √ y−3= y−3 √ y−3=y−6 y+9 elevando al cuadrado ambos lados √ 6 y = 12 √ y=2 y=4

elevando al cuadrado ambos lados √ √ Al sustituir 4 en el lado izquierdo de la ecuación original se obtiene 1 − 4, que es −1. Como este resultado no es igual al del lado derecho, −3, no existe solución. Es decir, el conjunto solución es ∅.

Ahora resuelva el problema 77 v

PROBLEMAS 0.7 En los problemas 1 a 6, determine por sustitución cuáles de los números dados satisfacen la ecuación, si es que alguno lo hace.

6. x(x + 1)2 (x + 2) = 0; 0, −1, 2

1. 9x − x 2 = 0; 1, 0

En los problemas 7 a 16, determine qué operaciones se aplicaron a la primera ecuación para obtener la segunda. Establezca si las operaciones garantizan o no que las ecuaciones sean equivalentes. No resuelva las ecuaciones. 7. x − 5 = 4x + 10; x = 4x + 15

2. 12 − 7x = −x 2 ; 4, 3

3. z + 3(z − 4) = 5; 17 , 4 4

4. x 2 + x − 6 = 0; 2, 3

5. x(6 + x) − 2(x + 1) − 5x = 4; −2, 0

8. 8x − 4 = 16; x − 9. x = 5; x 4 = 625

1 2

=2

34

Capítulo 0

Repaso de álgebra

10. 2x 2 + 4 = 5x − 7; x 2 + 2 =

5 7 x− 2 2

11. x 2 − 2x = 0; x − 2 = 0 2 12. + x = x 2 ; 2 + x(x − 2) = x 2 (x − 2) x−2 x2 − 1 13. = 3; x 2 − 1 = 3(x − 1) x−1 14. (x + 2)(x + 1) = (x + 3)(x + 1); x + 2 = x + 3 2x(3x + 1) 15. = 2x(x + 4); 3x + 1 = (x + 4)(2x − 3) 2x − 3 9 1 16. 2x 2 − 9 = x; x 2 − x = 2 2

61. 63. 64. 66. 67. 69. 71.

En los problemas 17 a 80, resuelva las ecuaciones. 17. 4x = 10 19. 21. 23. 25.

7y2 = 0 −8x = 12 − 20 5x − 3 = 9 7x + 7 = 2(x + 1)

27. 5(p − 7) − 2(3p − 4) = 3p

18. 20. 22. 24. 26.

28. t = 2 − 2[2t − 3(1 − t)] x = 3x + 5 30. 29. 7 x 4x = 32. 31. 7 + 9 2 4 34. 33. r = r − 5 3 1 x 36. 35. 3x + − 5 = + 5x 5 5 6y + 7 2y − 3 = 37. 38. 4 3 t t t 39. t + − + = 10 40. 3 4 36 x+2 2−x − =x−2 42. 41. 3 6 9 3 43. (3 − x) = (x − 3) 5 4 2x − 7 8x − 9 3x − 5 44. + = 3 14 21 4 45. (5x − 2) = 7[x − (5x − 2)] 3

0.2x = 7 2x − 4x = −5 4 − 7x = 3 √ 3x + 2 = 11 4s + 3s − 1 = 41 5y 6 − = 2 − 4y 7 7 x x −4= 3 5 2x 11x + =4 11 2 y y y y y− + − = 2 3 4 5 t 5 7 + t = (t − 1) 4 3 2 7 + 2(x + 1) 6x = 3 5 x 2(x − 4) + =7 5 10

46. (2x − 5)2 + (3x − 3)2 = 13x 2 − 5x + 7 4 5 =2 48. = 25 47. x−1 x 3x − 5 5 =0 50. =0 49. x+3 x−3 3 7 x+3 2 51. = 52. = 5 − 2x 2 x 5 q 1 5q 53. = 54. =2 5q − 4 3 3−q 2 2x − 3 1 = 56. =6 55. p−1 p−2 4x − 5 3 2 3 1 1 + = 58. = 57. x 7 7 x−1 x−2 3t − 1 x+2 x+1 2t + 1 = 60. + =0 59. 2t + 3 3t + 4 x−1 3−x

73.

y−6 6 y+6 − = y y y−6

7 11 −5 = + 2x − 3 3 − 2x 3x + 5 1 2 −6 + = x+1 x−3 3 − 2x x x 3x − 4 − = 2 x+3 x−3 x −9 √ x+5=4 √ 2x + 3 − 4 = 0 x 2 +1= 2 3 √ √ 4x − 6 = x

75. (x − 5)3/4 = 27 √ √ 77. y + y + 2 = 3 79.

√ a2 + 2a = 2 + a

62.

y−2 y−2 = y+2 y+3

65.

9 3x = x−3 x−3

√ 68. z − 2 = 3 √ 70. 4 − 3x + 1 = 0 72. (x + 6)1/2 = 7 √ √ 74. x + 1 = 2x − 3 76. y2 − 9 = 9 − y √ √ 78. x − x + 1 = 1

80.

1 − w

2 =0 5w − 2

En los problemas 81 a 92, exprese el símbolo indicado en términos de los símbolos restantes. 81. I = Prt; r p 82. P 1 + − R = 0; P 100 83. p = 8q − 1; q 84. p = 10 − 2q; q

85. S = P(1 + rt); r 2mI 86. r = ;I B(n + 1)

R[1 − (1 + i)−n ] ; R i R[(1 + i)n − 1] S= ; R i n S = P(1 + r) ; r x−a x−b = ; x b−x a−x 2mI r= ; n B(n + 1) 1 1 1 + = ; q p q f

87. A = 88. 89. 90. 91. 92.

93. Geometría Use la fórmula P = 2l + 2w para encontrar la longitud l de un rectángulo cuyo perímetro P es de 660 m y cuyo ancho w mide 160 m. 94. Geometría Use la fórmula V = πr2h para encontrar el radio r de una lata de bebida cuyo volumen V es de 355 ml y cuya altura h mide 16 cm. r

h  16

Sección 0.7

95. Impuesto sobre ventas Un agente de ventas necesita calcular el costo de un artículo que tiene un impuesto de venta de 8.25%. Escriba una ecuación que represente el costo total c de un artículo que cuesta x cantidad de dinero. 96. Ingreso El ingreso mensual total de una guardería obtenido por el cuidado de x niños está dado por r = 450x y sus costos mensuales totales están dados por c = 380x + 3500. ¿Cuántos niños necesitan estar inscritos mensualmente para llegar al punto de equilibrio? En otras palabras, ¿cuándo igualan los ingresos a los costos? 97. Depreciación lineal Si usted compra un artículo para uso empresarial, al preparar la declaración de impuestos puede repartir su costo entre toda la vida útil del artículo. Esto se denomina depreciación. Un método de depreciación es la depreciación lineal, en la cual la depreciación anual se calcula dividiendo el costo del artículo, menos su valor de rescate, entre su vida útil. Suponga que el costo es C, la vida útil es N años y no hay valor de rescate. Entonces el valor V (monetario) del artículo al final de n años está dado por n V =C 1− N Si el mobiliario nuevo de una oficina se compró en $3200, tiene una vida útil de 8 años y no tiene valor de rescate, ¿después de cuántos años tendrá un valor de $2000? 98. Ondas de radar Cuando se utiliza un radar para determinar la velocidad de un automóvil en una carretera, una onda es enviada desde el radar y reflejada por el automóvil en movimiento. La diferencia F (en ciclos por segundo) de la frecuencia entre la onda original y la reflejada está dada por F=

vf 334.8

donde v es la velocidad del automóvil en millas por hora y f es la frecuencia de la onda original (en megaciclos por segundo). Suponga que usted está manejando en una autopista que tiene un límite de velocidad de 65 millas por hora. Un oficial de policía dirige una onda de radar con una frecuencia de 2500 megaciclos por segundo hacia el automóvil de usted y observa que la diferencia en las frecuencias es de 495 ciclos por segundo. ¿El oficial puede reclamarle por conducir a exceso de velocidad?

99. Ahorros Bronwyn quiere comprar una casa, de manera que ha decidido ahorrar la cuarta parte de su salario. Bronwyn gana $47.00 por hora y recibe un ingreso extra de $28.00 a la semana por declinar las prestaciones de la compañía. Ella quiere ahorrar al menos $550.00 cada semana. ¿Cuántas horas debe trabajar a la semana para lograr su meta? 100. Relación presa-depredador Para estudiar una relación presa-depredador, se realizó un experimento4 en el que un sujeto con los ojos vendados, el “depredador”, se puso frente a una mesa cuadrada de 3 pies por lado en la que se colocaron uniformemente distribuidos discos de papel de lija como “presa”. Durante un minuto, el “depredador” buscó los discos dando golpecitos suaves con un dedo. Siempre que se encontraba con un disco lo retiraba y reanu4C. S. Holling, “Some Characteristics of Simple Types of Predation and Parasitism”, The Canadian Entomologist, XCI, núm. 7 (1959), pp. 385-398.

Ecuaciones, en particular ecuaciones lineales

35

daba la búsqueda. El experimento se repitió para varias densidades de discos (número de discos por 9 pies2). Se estimó que si y es el número de discos retirados en 1 minuto cuando hay x discos sobre la mesa. Entonces y = a(1 − by)x donde a y b son constantes. Resuelva esta ecuación para y. 101. Densidad de presas En cierta área, el número y de larvas de polilla consumidas por un solo escarabajo a lo largo de un periodo determinado está dado por 1.4x y= 1 + 0.09x donde x es la densidad de presas (el número de larvas por unidad de área). ¿Qué densidad de larvas le permitiría sobrevivir a un escarabajo si necesita consumir 10 larvas a lo largo del periodo dado? 102. Horas de servicio Suponga que la razón del número de horas que una tienda de video está abierta al número de clientes diarios es constante. Cuando la tienda está abierta 8 horas, el número de clientes es de 92 menos que el número máximo posible de clientes. Cuando la tienda está abierta 10 horas, el número de clientes es de 46 menos que dicho número máximo. Desarrolle una ecuación que describa esta situación y determine el número máximo de clientes diarios. 103. Tiempo de viaje El tiempo que le toma a un bote viajar una distancia dada río arriba (en contra de la corriente) puede calcularse dividiendo la distancia entre la diferencia de la velocidad del bote y la velocidad de la corriente. Escriba una ecuación para calcular el tiempo t que le toma a un bote, que se mueve a una velocidad r en contra de una corriente c, recorrer una distancia d. Resuelva su ecuación para c. 104. Torre inalámbrica Una torre inalámbrica tiene 100 metros de altura. Un ingeniero determina electrónicamente que la distancia desde la punta de la torre hasta una casa cercana es 2 metros mayor que la distancia horizontal desde la base de la torre hasta la casa. Determine la distancia que hay desde la base de la torre hasta la casa. 105.√Derrape de un automóvil La policía ha usado la fórmula s = 30fd para estimar la velocidad s (en millas por hora) de un automóvil si éste derrapó un tramo de d pies cuando se detuvo. La literal f es el coeficiente de fricción, determinado por la clase de camino (como concreto, asfalto, grava o brea) y si está húmedo o seco. En la tabla 0.1 se dan algunos valores de f. A 45 millas por hora, ¿aproximadamente cuántos pies derrapará un automóvil en un camino de concreto seco? Redondee su respuesta a la unidad más cercana. Tabla 0.1 Concreto

Brea

Húmedo

0.4

0.5

Seco

0.8

1.0

106. Interés ganado Allison Bennett descubre que tiene $1 257 en una cuenta de ahorros que no ha usado por un año. La tasa de interés fue de 7.3% compuesto anualmente. ¿Cuánto interés ganó Allison por esa cuenta a lo largo del último año?

128

Capítulo 3

Rectas, parábolas y sistemas de ecuaciones

Objetivo

3.1 Rectas

Desarrollar la noción de pendiente y formas diferentes de las ecuaciones de rectas.

Pendiente de una recta Muchas relaciones entre cantidades pueden representarse de manera adecuada por medio de rectas. Una característica de una recta es su “inclinación”. Por ejemplo, en la figura 3.1 la recta L1 crece más rápido, cuando va de izquierda a derecha, que la recta L2. En este sentido, L1 está más inclinada. Para medir la inclinación de una recta se usa la noción de pendiente. En la figura 3.2, conforme nos desplazamos a lo largo de la recta L desde (1, 3) hasta (3, 7), la coordenada x aumenta de 1 a 3 y la coordenada y aumenta de 3 a 7. La tasa promedio de cambio de y con respecto a x es la razón cambio vertical 7−3 4 cambio en y = = = =2 cambio en x cambio horizontal 3−1 2

Esta razón de magnitud 2 significa que por cada unidad de aumento en x hay un incremento de 2 unidades en y. Debido a este aumento, la recta se eleva de izquierda a derecha. Puede demostrarse que sin importar cuáles puntos de L se elijan para calcular la razón del cambio en y sobre el cambio en x, el resultado siempre es 2, al cual se le llama pendiente de la recta.

Definición Sean (x1, y1) y (x2, y2) dos puntos diferentes sobre una recta no vertical. La pendiente de la recta es cambio vertical y2 − y1 (1) = m= x2 − x 1 cambio horizontal

ADVERTENCIA

No tener pendiente es distinto de tener una pendiente de cero.

Una recta vertical no tiene pendiente porque cualesquiera dos puntos ubicados en ella deben tener x1 = x2 [vea la figura 3.3(a)], lo que da un denominador de cero en la ecuación (1). Para una recta horizontal, cualesquiera dos puntos deben tener y1 = y2. [Vea la figura 3.3(b)]. Esto da un numerador de cero en la ecuación (1) y, por lo tanto, la pendiente de la recta es cero. y

L y

(3, 7)

7 L1

6 Cambio vertical  4

5 4 3

L2

2 x

1

(1, 3) Pendiente 

2

FIGURA 3.2

y

x

3

Pendiente de una recta.

y (x1, y1)

(x2, y2)

y1  y2

(x2, y2)

(x1, y1) x1  x2 (a) Sin pendiente

FIGURA 3.3

x

x

(b) Pendiente igual a cero

Rectas vertical y horizontal.

2

Cambio horizontal  2 1

FIGURA 3.1 La recta L1 está “más inclinada” que la recta L2.

4 2

Sección 3.1

Rectas

129

p (precio)

(2, 4)

Aumento de 1 unidad Disminución de

1 2

unidad

(8, 1) q (cantidad)

FIGURA 3.4

Este ejemplo muestra cómo puede interpretarse la pendiente.

EJEMPLO 1

AP LÍ Q U E LO u 1. Un doctor compró un automóvil nuevo en 2001 por $32 000 (dólares estadounidenses). En 2004 lo vendió a un amigo en $26 000. Dibuje una recta que muestre la relación entre el precio de venta del automóvil y el año en que se vendió. Determine e interprete la pendiente.

Recta precio-cantidad.

Relación precio-cantidad

La recta de la figura 3.4 muestra la relación entre el precio p de un aparato y la cantidad q de aparatos (en miles) que los consumidores comprarán a ese precio. Encuentre e interprete la pendiente. Solución: En la fórmula de la pendiente (1), se reemplaza x por q y y por p. En la figura 3.4, puede seleccionarse cualquier punto como (q1, p1). Si (2, 4) = (q1, p1) y (8, 1) = (q2, p2), se tiene que

m=

p2 − p1 −3 1 1−4 = =− = q2 − q 1 8−2 6 2

La pendiente es negativa, −21. Esto significa que por cada unidad que aumente la cantidad (un millar de artículos), corresponde una disminución de 21 (precio por artículo). Debido a esta disminución, la recta desciende de izquierda a derecha. Ahora resuelva el problema 3 v En resumen, la orientación de una recta puede caracterizarse por su pendiente:

m2

Pendiente cero: Pendiente indefinida: Pendiente positiva: Pendiente negativa:

m  12 m0 m   12 m  2

FIGURA 3.5

Pendientes de rectas.

recta horizontal. recta vertical. recta que asciende de izquierda a derecha. recta que desciende de izquierda a derecha.

En la figura 3.5 se muestran rectas con diferentes pendientes. Observe que entre más cercana a 0 es la pendiente, más cerca está la recta de ser horizontal. Entre mayor valor absoluto tenga la pendiente, la recta estará más cercana a ser vertical. Es necesario remarcar que dos rectas son paralelas si y sólo si tienen la misma pendiente o ambas son verticales.

Ecuaciones de rectas

y (x, y) Pendiente  m (x1, y1)

FIGURA 3.6 Recta que pasa por (x1, y1) con pendiente m.

x

Si se conoce un punto y la pendiente de una recta, es posible encontrar una ecuación cuya gráfica sea esa recta. Suponga que la recta L tiene pendiente m y pasa a través del punto (x1, y1). Si (x, y) es cualquier otro punto sobre L (vea la figura 3.6), puede encontrarse una relación algebraica entre x y y. Utilizando la fórmula de la pendiente con los puntos (x1, y1) y (x, y) se obtiene y − y1 =m x − x1 y − y1 = m(x − x1 )

(2)

130

Capítulo 3

Rectas, parábolas y sistemas de ecuaciones

Todo punto sobre L satisface la ecuación (2). También es cierto que todo punto que satisfaga la ecuación (2) debe pertenecer a L. Por lo tanto, la ecuación (2) es una ecuación para L y se le da un nombre especial: y − y1 = m(x − x1) es la forma punto-pendiente de una ecuación de la recta que pasa por (x1, y1) y tiene pendiente m. APL Í Q U E LO u 2. En cierta universidad, un nuevo programa de matemáticas aplicadas aumentó su matrícula en 14 estudiantes por año durante los últimos cinco años. Si el programa tenía matriculados 50 estudiantes en su tercer año, ¿cuál es una ecuación correcta para el número de estudiantes S inscritos en el programa como una función del número de años T desde su inicio?

EJEMPLO 2

Forma punto-pendiente

Determine una ecuación de la recta que tiene pendiente 2 y pasa por el punto (1, −3).

Solución: Utilizando una forma punto-pendiente con m = 2 y (x1, y1) = (1, −3) se obtiene

y − y1 = m(x − x1 )

y − (−3) = 2(x − 1)

lo cual puede reescribirse como

y + 3 = 2x − 2

2x − y − 5 = 0 Ahora resuelva el problema 9 v

Una ecuación de la recta que pasa por dos puntos dados se puede encontrar con facilidad, como lo muestra el ejemplo 3. APL Í Q U E LO u 3. Determine una ecuación de la recta que pasa a través de los puntos dados. Una temperatura de 41 °F es equivalente a 5 °C y una de 77 °F es equivalente a 25 °C.

EJEMPLO 3

Determinación de una recta a partir de dos puntos

Encuentre una ecuación de la recta que pasa por (−3, 8) y (4, −2).

Solución:

Primero se determinará la pendiente de la recta a partir de los puntos dados. Después se sustituirá la pendiente y uno de los puntos en la forma punto-pendiente.

Estrategia

La recta tiene pendiente Al seleccionar (4, −2) como (x1, y1) se obtiene el mismo resultado.

m=

10 −2 − 8 =− 4 − (−3) 7

Utilizando una forma punto-pendiente con (−3, 8) como (x1, y1) se obtiene 10 [x − (−3)] 7 10 y − 8 = − (x + 3) 7 7y − 56 = −10x − 30 y−8=−

10x + 7y − 26 = 0

y y  mx  b

Pendiente m

(0, b)

Intersección y x

FIGURA 3.7 Recta con pendiente m e intersección y igual a b.

Ahora resuelva el problema 13 v

Recuerde que un punto (0, b) donde una gráfica interseca al eje y se llama intersección y (vea la figura 3.7). Si se conocen la pendiente m y la intersección y, b, de una recta, una ecuación para la recta es [mediante el uso de una forma punto-pendiente con (x1, y1) = (0, b)] y − b = m(x − 0)

Al resolver para y se obtiene y = mx + b, llamada forma pendiente-intersección de una ecuación de la recta: y = mx + b es la forma pendiente-intersección de una ecuación de la recta con pendiente m e intersección y igual a b.

Sección 3.1

EJEMPLO 4

Rectas

131

Forma pendiente-intersección

Encuentre una ecuación de la recta con pendiente 3 e intersección y igual a −4.

Solución: Utilizando la forma pendiente-intersección y = mx + b con m = 3 y b = −4,

se obtiene

y = 3x + (−4) y = 3x − 4 Ahora resuelva el problema 17 v

AP LÍ Q U E LO u 4. Una fórmula para la dosis recomendada (en miligramos) de medicamento para un niño de t años de edad es y=

1 (t + 1)a 24

donde a es la dosis para adultos. Un medicamento contra el dolor que no requiere prescripción médica tiene a = 1000. Determine la pendiente y la intersección y de esta ecuación.

EJEMPLO 5

Determinación de la pendiente y la intersección con el eje y de una recta

Determine la pendiente y la intersección y de la recta con ecuación y = 5(3 − 2x).

Solución:

Se reescribirá la ecuación de modo que tenga la forma pendiente-intersección y = mx + b. Entonces, la pendiente es el coeficiente de x y la intersección y es el término constante. Estrategia

Se tiene

y = 5(3 − 2x) y = 15 − 10x y = −10x + 15

Por lo tanto, m = −10 y b = 15, de modo que la pendiente es —10 y la intersección y es 15.

y

Ahora resuelva el problema 25 v (a, b) xa (x, y) x

a

FIGURA 3.8 por (a, b).

Recta vertical que pasa

Si una recta vertical pasa por (a, b) (vea la figura 3.8), entonces cualquier otro punto (x, y) pertenece a la recta si y sólo si x = a. La coordenada y puede tener cualquier valor. Por ende, una ecuación de la recta es x = a. En forma similar, una ecuación de la recta horizontal que pasa por (a, b) es y = b. (Vea la figura 3.9). Aquí la coordenada x puede tener cualquier valor. EJEMPLO 6

a. Una ecuación de la recta vertical que pasa por (−2, 3) es x = −2. Una ecuación de la recta horizontal que pasa por (−2, 3) es y = 3. b. Los ejes x y y son las rectas horizontal y vertical, respectivamente. Como (0, 0) pertenece a ambos ejes, una ecuación del eje x es y = 0 y una del eje y es x = 0.

y (x, y)

yb b

Ecuaciones de rectas horizontales y verticales

(a, b)

Ahora resuelva los problemas 21 y 23 v x

FIGURA 3.9 Recta horizontal que pasa por (a, b).

A partir del análisis previo puede demostrarse que toda línea recta es la gráfica de una ecuación de la forma Ax + By + C = 0, donde A, B y C son constantes y A y B no son ambas cero. A ésta se le llama ecuación lineal general (o ecuación de primer grado) en las variables x y y y se dice que x y y están relacionadas linealmente. Por ejemplo, una ecuación lineal general para y = 7x − 2 es (−7)x + (1)y + (2) = 0. En forma recíproca, la gráfica de una ecuación lineal general es una recta. En la tabla 3.1 se presentan las diferentes formas de ecuaciones de rectas. Tabla 3.1 Formas de ecuaciones de rectas Forma punto-pendiente Forma pendiente-intersección Forma lineal general Recta vertical Recta horizontal

y − y1 = m(x − x1 ) y = mx + b

Ax + By + C = 0 x=a

y=b

132

Capítulo 3

Rectas, parábolas y sistemas de ecuaciones

El ejemplo 3 sugiere que podría añadirse otra entrada a la tabla. Para el caso en que se sabe que los puntos (x1, y1) y (x2, y2) son puntos sobre una recta, entonces la pendienNo confunda las formas de las ecuaciones y2 − y1 y2 − y 1 de las rectas horizontales y verticales. te de esa recta es m = y podría decirse que y − y1 = (x − x1 ) es la forma Recuerde cuál tiene la forma x = constante x2 − x1 x2 − x1 y cuál tiene la forma y = constante. de dos puntos para una ecuación de una recta que pasa por los puntos (x1, y1) y (x2, y2). La decisión de recordar muchas fórmulas o sólo unos cuantos principios para la resolución de problemas es, en gran medida, una elección personal. ADVERTENCIA

APL Í Q U E LO u 5. Determine una forma lineal general de la ecuación de conversión Fahrenheit-Celsius cuya forma pen9 diente-intersección es F = C + 32. 5

EJEMPLO 7

Conversión entre formas de ecuaciones de rectas

a. Encuentre una forma lineal general de la recta cuya forma pendiente-intersección es 2 y =− x+4 3 Solución: Al igualar a 0 un lado de la ecuación, se tiene

2 x+y−4=0 3 ADVERTENCIA

Esto ilustra que una forma lineal general de una recta no es única.

que es la forma lineal general con A = 23, B = 1 y C = −4. Una forma alternativa puede obtenerse eliminando las fracciones: 2x + 3y − 12 = 0 b. Encuentre la forma pendiente-intersección de la recta que tiene una forma lineal general 3x + 4y − 2 = 0.

APL Í Q U E LO u 6. Haga un bosquejo de la gráfica de la ecuación de conversión FahrenheitCelsius que encontró en el recuadro de Aplíquelo anterior. ¿Cómo puede usar esta gráfica para convertir una temperatura Celsius a Fahrenheit?

Solución: Se desea obtener la forma y = mx + b, de modo que se resuelve para y la ecua-

ción dada. Se tiene

3x + 4y − 2 = 0

4y = −3x + 2 3 1 y=− x+ 4 2

que es la forma pendiente-intersección. Note que la recta tiene pendiente de −34 e intersección y igual a 12. Ahora resuelva el problema 37 v y

2x  3y  6  0

(0, 2)

(3, 0)

FIGURA 3.10 Gráfica de 2x − 3y + 6 = 0.

EJEMPLO 8

Gráfica de una ecuación lineal general

Haga un bosquejo de la gráfica 2x − 3y + 6 = 0. Solución:

x

Como ésta es una ecuación lineal general, su gráfica es una línea recta. Por lo tanto, sólo es necesario determinar dos puntos diferentes para poder hacer el bosquejo. Se encontrarán las intersecciones.

Estrategia

Si x = 0, entonces −3y + 6 = 0, de modo que la intersección y es 2. Si y = 0, entonces 2x + 6 = 0, de manera que la intersección x es −3. Ahora es posible dibujar la recta que pasa por (0, 2) y (−3, 0). (Vea la figura 3.10). Ahora resuelva el problema 27 v

Sección 3.1

Rectas

133

TECNOLOGÍA Para graficar la ecuación del ejemplo 8 con una calculadora gráfica, primero se expresa y en términos de x: 2x − 3y + 6 = 0

6

6

−6

3y = 2x + 6 1 y = (2x + 6) 3

En esencia, y se expresa como una función de x; la gráfica se muestra en la figura 3.11.

−6

FIGURA 3.11 Gráfica de 2x − 3y + 6 = 0 trazada en una calculadora gráfica.

Rectas paralelas y perpendiculares Tal como se estableció previamente, existe una regla para describir las rectas paralelas: Rectas paralelas Dos rectas son paralelas si y sólo si tienen la misma pendiente o si ambas son verticales.

De aquí resulta que cualquier recta es paralela a sí misma. También existe una regla para rectas perpendiculares. Vea otra vez la figura 3.5 y observe que la recta con pendiente de −12 es perpendicular a la recta con pendiente 2. El hecho de que la pendiente de cada una de estas rectas sea el recíproco negativo de la pendiente de la otra recta no es coincidencia, como lo establece la siguiente regla. Rectas perpendiculares

entre sí si y sólo si

Dos rectas con pendientes m1 y m2 son perpendiculares m1 = −

1 m2

Aún más, cualquier recta horizontal y cualquier recta vertical son perpendiculares entre sí. En lugar de solamente recordar esta ecuación para la condición de perpendicularidad, se recomienda observar la razón por la que tiene sentido. Para que dos rectas sean perpendiculares, cuando ninguna de ellas es vertical, necesariamente una se elevará de izquierda a derecha mientras que la otra descenderá de izquierda a derecha. Así que las pendientes deben tener signos diferentes. También, si una recta está muy inclinada, entonces la otra será relativamente plana, lo cual sugiere la existencia de una relación como la proporcionada por los recíprocos. AP LÍ Q U E LO u 7. Muestre que un triángulo con vértices en A(0, 0), B(6, 0) y C(7, 7) no es un triángulo rectángulo.

EJEMPLO 9

Rectas paralelas y perpendiculares

La figura 3.12 muestra dos rectas que pasan por (3, −2). Una es paralela y la otra es perpendicular a la recta y = 3x + 1. Determine las ecuaciones de estas rectas.

Solución: La pendiente de y = 3x + 1 es 3. Por lo tanto, la recta que pasa por (3, −2), que es paralela a y = 3x + 1, también tiene pendiente 3. Utilizando la forma punto-pendiente, se obtiene

y − (−2) = 3(x − 3) y + 2 = 3x − 9

y = 3x − 11

134

Capítulo 3

Rectas, parábolas y sistemas de ecuaciones y

y  3x  1 (a) paralela

x (3, 2) (b) perpendicular

FIGURA 3.12

Rectas paralela y perpendicular a y = 3x + 1 (ejemplo 9).

La pendiente de la recta perpendicular a y = 3x + 1 debe ser −13 (el recíproco negativo de 3). Usando la forma punto-pendiente, se obtiene 1 y − (−2) = − (x − 3) 3 1 y+2 =− x+1 3 1 y =− x−1

Ahora resuelva el problema 55 v

PROBLEMAS 3.1 En los problemas del 1 al 8, encuentre la pendiente de la recta que pasa por los puntos dados. 1. 3. 5. 7.

2. 4. 6. 8.

(3, 2), (7, 10) (6, −2), (8, −3) (5, 3), (5, −8) (5, −2), (4, −2)

(−2, 10), (5, 3) (2, −4), (3, −4) (0, −4), (3, 6) (1, −7), (9, 0)

En los problemas del 9 al 24, encuentre una ecuación lineal general (Ax + By + C = 0) de la recta que tiene las propiedades indicadas y haga el bosquejo de cada recta. 9. Pasa por (−1, 7) y tiene pendiente −5.

En los problemas del 25 al 34 encuentre, si es posible, la pendiente y la intersección y de la recta determinada por la ecuación y haga el bosquejo de la gráfica. 25. 27. 29. 31. 33.

y = 4x − 6 3x + 5y − 9 = 0 x = −5 y = −2x y=3

26. 28. 30. 32. 34.

x+9=2 y+4=7 x − 9 = 5y + 3 y − 7 = 3(x − 4) 6y − 24 = 0

En los problemas del 35 al 40, encuentre una forma lineal general y la forma pendiente-intersección de la ecuación dada.

12. Pasa por (−25, 5) y tiene pendiente 31.

35. 2x = 5 − 3y 37. 4x + 9y − 5 = 0 2y 3 x = −4 39. − + 2 3 4

14. Pasa por (5, 2) y (6, −4).

En los problemas del 41 al 50, determine si las rectas son paralelas, perpendiculares o de ninguna de las dos formas.

16. Pasa por (0, 0) y (−3, −2).

42. y = 4x + 3, y = 5 + 4x

10. Pasa por el origen y tiene pendiente 75. 11. Pasa por (−5, 5) y tiene pendiente −21. 13. Pasa por (−6, 1) y (1, 4).

15. Pasa por (−3, −4) y (−2, −8).

41. y = −5x + 7, y = −5x − 3

17. Tiene pendiente 2 y su intersección y es 4.

18. Tiene pendiente 5 y su intersección y es −7.

19. Tiene pendiente

−21

y su intersección y es −3.

20. Tiene pendiente 0 y su intersección y es 21. Es horizontal y pasa por (−2, −5).

−21.

43. y = 5x + 2, −5x + y − 3 = 0 44. y = x, y = −x

45. x + 3y + 5 = 0, y = −3x

46. x + 2y = 0, x + 4y − 4 = 0 47. y = 3, x = − 13

22. Es vertical y pasa por (−1, −1).

48. x = 3, x = −3

24. Pasa por el origen y es horizontal.

50. x − 2 = 3, y = 2

23. Pasa por (2, −3) y es vertical.

36. 5x − 2y = 10 38. 3(x − 4) − 7(y + 1) = 2 1 40. y = x+8 300

49. 3x + y = 4, x − 3y + 1 = 0

Sección 3.2

En los problemas del 51 al 60, encuentre una ecuación de la recta que satisfaga las condiciones dadas. Si es posible, dé la respuesta en la forma pendiente-intersección. 51. Pasa por (2, 3) y es paralela a y = 4x + 3. 52. Pasa por (2, −8) y es paralela a x = −4. 53. Pasa por (2, 1) y es paralela a y = 2. 54. Pasa por (3, −4) y es paralela a y = 3 + 2x. 55. Es perpendicular a y = 3x − 5 y pasa por (3, 4). 56. Es perpendicular a 3x + 2y − 4 = 0 y pasa por (3, 1). 57. Pasa por (5, 2) y es perpendicular a y = −3. 58. Pasa por (4, −5) y es perpendicular a la recta 2x 3y = − + 3. 5 59. Pasa por (−7, −5) y es paralela a la recta 2x + 3y + 6 = 0. 60. Pasa por (—4, 10) y es paralela al eje y. 61. Una recta pasa por (−1, −2) y por (4, 1). Determine el punto que tiene coordenada x de 3 en dicha recta. 62. Una recta tiene pendiente 3 e interseca al eje y en (0, 1). ¿El punto (−1, −2) pertenece a la recta? 63. Acciones En 1996, las acciones de una compañía productora de hardware se cotizaron en $37 por acción. Sin embargo, en 2006 la compañía empezó a tener problemas y el precio de las acciones cayó a $8 por acción. Dibuje una recta que muestre la relación entre el precio por acción y el año en que se comercializó para el intervalo de tiempo [1996, 2006], con los años en el eje x y el precio en el eje y. Encuentre una interpretación para la pendiente. En los problemas 64 y 65 determine una ecuación de la recta que describe la información siguiente. 64. Cuadrangulares En una temporada, un jugador de las ligas mayores de béisbol conectó 14 cuadrangulares al final del tercer mes y 20 cuadrangulares al final del quinto mes. 65. Negocios La propietaria de una tienda de embutidos inicia su negocio con una deuda de $100 000. Después de operar la tienda durante cinco años, acumula una utilidad de $40 000. 66. Fecha de parto La longitud, L, de un feto humano de más de 12 semanas puede estimarse por medio de la fórmula L = 1.53t − 6.7, donde L está en centímetros y t está en semanas a partir de la concepción. Un obstetra utiliza la longitud del feto, medido por ultrasonido, para determinar la edad aproximada del feto y establecer una fecha de parto para la madre. La fórmula debe reescribirse para tener como resultado una edad, t, dada la longitud fetal, L. Determine la pendiente y la intersección con el eje L de la ecuación. 67. Lanzamiento de disco Un modelo matemático puede aproximar la distancia con que se ganó en el lanzamiento de disco en los Juegos Olímpicos mediante la fórmula d = 184 + t, donde d está en

Aplicaciones y funciones lineales

135

pies y t = 0 corresponde al año 1948. Determine una forma lineal general de esta ecuación. 68. Mapa del campus Un mapa coordenado de un campus universitario da las coordenadas (x, y) de tres edificios principales como sigue: centro de cómputo, (3.5, −1.5); laboratorio de ingeniería, (0.5, 0.5) y biblioteca (−1, −2.5). Encuentre las ecuaciones (en la forma pendiente-intersección) de las trayectorias en línea recta que conectan (a) el laboratorio de ingeniería con el centro de cómputo y (b) el laboratorio de ingeniería con la biblioteca. ¿Estas dos trayectorias son perpendiculares entre sí? 69. Geometría Muestre que los puntos A(0, 0), B(0, 4), C(2, 3) y D(2, 7) son los vértices de un paralelogramo (los lados opuestos de un paralelogramo son paralelos). 70. Ángulo de aproximación Un pequeño avión está aterrizando en un aeropuerto con un ángulo de aproximación de 45 grados, o pendiente de −1. El avión inicia su descenso cuando tiene una elevación de 3600 pies. Determine la ecuación que describe la relación entre la altitud de la aeronave y la distancia recorrida, suponiendo que el ángulo de aproximación inicia en la distancia 0. Haga una gráfica de su ecuación en una calculadora gráfica. Si el aeropuerto está a 3800 pies desde donde el aeroplano inicia su aterrizaje, ¿qué información aporta la gráfica acerca de la aproximación? 71. Ecuación de costo El costo diario promedio, C, de un cuarto en un hospital de la ciudad se elevó en $59.82 por año durante la década de 1990 a 2000. Si el costo promedio en 1996 fue de $1128.50, ¿cuál es una ecuación que describe el costo promedio durante esta década como una función del número de años, T, desde 1990? 72. Ecuación de ingreso Un pequeño negocio pronostica que su ingreso crecerá de acuerdo con el método de la línea recta con una pendiente de $50 000 por año. En su quinto año, el negocio tuvo ingresos por $330 000. Encuentre una ecuación que describa la relación entre los ingresos, R, y el número de años, T, desde la apertura del negocio. 73. Grafique y = −0.9x + 7.3 y verifique si la intersección y es 7.3. 74. Grafique las rectas cuyas ecuaciones son

y

y = 1.5x + 1 y = 1.5x − 1 y = 1.5x + 2.5

¿Qué observa acerca de las orientaciones de estas rectas? ¿Por qué esperaría ese resultado a partir de las ecuaciones de las rectas? 75. Grafique la recta y = 7.1x + 5.4. Determine las coordenadas de cualesquiera dos puntos de la recta y utilícelas para estimar la pendiente. ¿Cuál es la pendiente real de la recta? 76. Demuestre que si una recta tiene una intersección x, a y una intersección y, b, ambas diferentes de 0, entonces ax + by = 1 es una ecuación de la recta.

Objetivo

3.2 Aplicaciones y funciones lineales

Desarrollar la noción de curvas de demanda y oferta e introducir las funciones lineales.

En economía, muchas situaciones pueden describirse usando rectas, como lo evidencia el ejemplo 1. EJEMPLO 1

Niveles de producción

Suponga que un fabricante utiliza 100 libras de material para hacer los productos A y B, los cuales requieren de 4 y 2 libras de material por unidad, respectivamente. Si x y y denotan el número de unidades producidas de A y B, respectivamente, entonces todos los niveles de

136

Capítulo 3

Rectas, parábolas y sistemas de ecuaciones

producción están dados por las combinaciones de x y y que satisfacen la ecuación

APL Í Q U E LO u 8. Un fabricante de artículos deportivos asigna 1000 unidades de tiempo por día para fabricar esquíes y botas para esquiar. Si la fabricación de un esquí toma 8 unidades de tiempo y la de una bota toma 14, determine una ecuación que describa todos los posibles niveles de producción de los dos artículos. y (unidades de B) 4x  2y  100 (y  2x  50) 50 40 30

4x + 2y = 100

Por lo tanto, los niveles de producción de A y B están relacionados linealmente. Al despejar y se obtiene y = −2x + 50 (forma pendiente-intersección)

de manera que la pendiente es −2. La pendiente refleja la tasa de cambio del nivel de producción de B con respecto al de A. Por ejemplo, si se produce una unidad adicional de A, se requerirán 4 libras más de material, de lo que resultan 24 = 2 unidades menos de B. De acuerdo con lo anterior, cuando x aumenta en una unidad, el valor correspondiente de y disminuye en 2 unidades. Para bosquejar la gráfica de y = −2x + 50, puede utilizarse la intersección con el eje y (0, 50) y el hecho de que cuando x = 10, y = 30. (Vea la figura 3.13). Ahora resuelva el problema 21 v

(0, 50) (10, 30)

donde x, y ≥ 0

Curvas de demanda y de oferta

Para cada nivel de precio de un producto existe una cantidad correspondiente de ese producto que los consumidores demandarán (esto es, comprarán) durante algún periodo. Por lo general, 10 a mayor precio la cantidad demandada es menor; cuando el precio baja la cantidad dex 10 20 (unidades de A) mandada aumenta. Si el precio por unidad del producto está dado por p y la cantidad correspondiente (en unidades) está dada por q, entonces una ecuación que relaciona p y q se llama FIGURA 3.13 Niveles de producción ecuación de demanda. Su gráfica es la curva de demanda. En la figura 3.14(a) se muestra relacionados linealmente. una curva de demanda. De acuerdo con la práctica de la mayoría de los economistas, el eje horizontal es el eje q y el vertical es el eje p. Aquí se supondrá que el precio por unidad está dado en dólares y el periodo es una semana. Así, el punto (a, b) en la figura 3.14(a) indica que ADVERTENCIA a un precio de b dólares por unidad, los consumidores demandarán a unidades por semana. De manera típica, una curva de demanda Como los precios o las cantidades negativas no tienen sentido, a y b deben ser no negativos. desciende de izquierda a derecha y una Para la mayoría de los productos, un incremento en la cantidad demandada corresponde a curva de oferta asciende de izquierda a una disminución en el precio. Así que, por lo general, una curva de demanda desciende de derecha. Sin embargo, existen excepciones. izquierda a derecha, como en la figura 3.14(a). Por ejemplo, la demanda de insulina Como respuesta ante diferentes precios, existe una cantidad correspondiente de artículos podría representarse por medio de una que los productores están dispuestos a suministrar al mercado durante algún periodo. Por lo recta vertical, ya que puede permanecer general, a mayor precio por unidad es mayor la cantidad que los productores están dispuestos constante sin importar el precio. a surtir; cuando el precio disminuye también lo hace la cantidad suministrada. Si p denota el precio por unidad y q la cantidad correspondiente, entonces una ecuación que relaciona p y q se llama ecuación de oferta y su gráfica es una curva de oferta. En la figura 3.14(b) se muestra una curva de oferta. Si p está en dólares y el periodo es una semana, entonces el punto (c, d) indica que a un precio de d dólares por unidad, los productores proveerán c unidades por semana. Igual que antes, c y d son no negativos. Una curva de oferta casi siempre asciende de izquierda a derecha, como en la figura 3.14(b). Esto indica que un fabricante suministrará más de un producto a precios mayores. Observe que una función cuya gráfica desciende de izquierda a derecha o se eleva de izquierda a derecha a lo largo de todo su dominio pasará la prueba de la recta horizontal analizada en la sección 2.5. Puede afirmarse que tanto la curva de demanda como la curva de oferta de la figura 3.15 son intersecadas cuando mucho una sola vez por cualquier recta 20

p Curva de demanda

(Precio por unidad)

(Precio por unidad)

p

(a, b)

b

a

Curva de oferta

q

(Cantidad por unidad de tiempo) (a)

FIGURA 3.14

(c, d)

d

c

q

(Cantidad por unidad de tiempo) (b)

Curvas de demanda y de oferta.

Sección 3.2 p

Aplicaciones y funciones lineales

137

p Curva de oferta lineal

Curva de demanda lineal

Pendiente negativa

Pendiente positiva

q

q

(a)

(b)

FIGURA 3.15

Curvas de demanda y de oferta lineales.

horizontal. Así, si la curva de demanda es la gráfica de una función p = D(q), entonces D tendrá una inversa y es posible despejar q sólo para obtener q = D−1(p). De manera similar, si la curva de oferta es la gráfica de una función p = S(q), entonces S también es uno a uno, tiene una inversa S−1 y es posible escribir q = S−1(p). Ahora se prestará atención a las curvas de oferta y de demanda que son rectas (vea la figura 3.15); se les denomina curvas de oferta lineal y de demanda lineal. Estas curvas tienen ecuaciones en las que p y q se relacionan de manera lineal. Como por lo general una curva de demanda desciende de izquierda a derecha, una curva de demanda lineal tiene pendiente negativa [vea la figura 3.15(a)]. Sin embargo, la pendiente de una curva de oferta lineal es positiva, porque la curva asciende de izquierda a derecha [vea la figura 3.15(b)]. AP LÍ Q U E LO u 9. La demanda semanal de televisores de 26 pulgadas es de 1200 unidades cuando el precio es de $575 por unidad y de 800 unidades cuando el precio es de $725 por unidad. Determine la ecuación de demanda para los televisores suponiendo un comportamiento lineal.

EJEMPLO 2

Determinación de una ecuación de demanda

Suponga que la demanda de un producto es de 100 unidades por semana cuando el precio es de $58 por unidad y de 200 unidades a un precio de $51 cada una. Determine la ecuación de demanda suponiendo que es lineal. Solución:

Dado que la ecuación de demanda es lineal, la curva de demanda debe ser una recta. Se tiene que la cantidad q y el precio p se relacionan linealmente de modo que p = 58 cuando q = 100 y p = 51 cuando q = 200. Así, los datos proporcionados pueden representarse en un plano de coordenadas q, p [vea la figura 3.15 (a)] por los puntos (100, 58) y (200, 51). Con estos puntos es posible encontrar una ecuación de la recta esto es, la ecuación de demanda. Estrategia

La pendiente de la recta que pasa por (100, 58) y (200, 51) es m=

80

0

1000 0

FIGURA 3.16 Gráfica de la función 7 q + 65. de demanda p = − 100

7 51 − 58 =− 200 − 100 100

Una ecuación de la recta (forma punto-pendiente) es p − p1 = m(q − q1 ) 7 p − 58 = − (q − 100) 100 Al simplificar, se obtiene la ecuación de demanda 7 (1) p=− q + 65 100 Por costumbre, una ecuación de demanda (así como una ecuación de oferta) expresa p en términos de q y realmente define una función de q. Por ejemplo, la ecuación (1) define a p como una función de q y por ello se le llama función de demanda para el producto. (Vea la figura 3.16). Ahora resuelva el problema 15 v

Funciones lineales En la sección 2.2 se describió una función lineal como una función polinomial de grado 1. A continuación se da una definición más explícita.

138

Capítulo 3

Rectas, parábolas y sistemas de ecuaciones f(x)

g(t) f(x)  2x  1

3

5

2

3 x f (x) 0 1 2 3

x

2

1

t g(t) 0 5 6 1

g(t)  15  2t 3

6

t

(b)

(a)

FIGURA 3.17

Gráficas de funciones lineales.

Definición Una función f es una función lineal si y sólo si f(x) puede escribirse en la forma f(x) = ax + b, donde a y b son constantes y a Z 0. Suponga que f(x) = ax + b es una función lineal y que y = f(x). Entonces y = ax + b, la cual es la ecuación de una recta con pendiente a e intersección y igual a b. Así, la gráfica de una función lineal es una recta que no es vertical ni horizontal. Se dice que la función f(x) = ax + b tiene pendiente a. APL Í Q U E LO u 10. Una compañía que se dedica a reparar computadoras cobra por cierto servicio una cantidad fija más una tarifa por hora. Si x es el número de horas necesarias para dar un servicio, el costo total se describe mediante la función f (x) = 40x + 60. Grafique la función encontrando y dibujando dos puntos.

EJEMPLO 3

Gráficas de funciones lineales

a. Grafique f (x) = 2x − 1.

Solución: Aquí f es una función lineal (con pendiente 2), de modo que su gráfica es una

recta. Como dos puntos determinan una recta, sólo es necesario graficar dos puntos y después dibujar una recta que pase por esos puntos [vea la figura 3.17(a)]. Observe que uno de los puntos graficados es la intersección con el eje vertical, −1, que ocurre cuando x = 0. 15 − 2t . b. Grafique g(t) = 3

Solución: Observe que g es una función lineal porque puede expresarse en la forma g(t) =

at + b.

g(t) =

15 2t 2 15 − 2t = − =− t+5 3 3 3 3

La gráfica de g se muestra en la figura 3.17(b). Como la pendiente es −23, observe que cuando t aumenta en 3 unidades, g(t) disminuye en 2. Ahora resuelva el problema 3 v APL Í Q U E LO u 11. La altura de los niños de entre 6 y 10 años de edad puede modelarse mediante una función lineal de la edad t en años. La altura de una niña cambia en 2.3 pulgadas por año y tiene una estatura de 50.6 pulgadas a la edad de 8 años. Encuentre una función que describa la altura de esta niña a la edad de t años.

EJEMPLO 4

Determinación de una función lineal

Suponga que f es una función lineal con pendiente 2 y f (4) = 8. Encuentre f (x).

Solución: Como f es lineal, tiene la forma f(x) = ax + b. La pendiente es 2, de modo que

a = 2 y se tiene

f (x) = 2x + b

(2)

Ahora se determina b. Como f(4) = 8, en la ecuación (2) se reemplaza x por 4 y se despeja b.

Entonces, f(x) = 2x.

f (4) = 2(4) + b 8=8+b 0=b

Ahora resuelva el problema 7 v

Sección 3.2 AP LÍ Q U E LO u 12. Se espera que un collar antiguo tenga un valor de $360 después de 3 años y de $640 luego de 7 años. Determine una función que describa el valor del collar después de x años.

EJEMPLO 5

Aplicaciones y funciones lineales

139

Determinación de una función lineal

Si y = f(x) es una función lineal tal que f (−2) = 6 y f(1) = −3, encuentre f (x).

Solución:

Los valores de la función corresponden a puntos ubicados sobre la gráfica de f. Con estos puntos es posible determinar una ecuación de la recta y, por lo tanto, de la función lineal.

Estrategia

La condición f(−2) = 6 significa que cuando x = −2, entonces y = 6. Por lo tanto, (−2, 6) pertenece a la gráfica de f, que es una recta. De manera similar, f(1) = −3 implica que (1, −3) también pertenece a la recta. Si establecemos (x1, y1) = (−2, 6) y (x2, y2) = (1, −3), la pendiente de la recta está dada por m=

−9 −3 − 6 y2 − y1 = = −3 = x2 − x 1 1 − (−2) 3

Es posible encontrar una ecuación de la recta mediante el uso de la forma punto-pendiente: y − y1 = m(x − x1 )

y − 6 = −3[x − (−2)] y − 6 = −3x − 6 y = −3x

Como y = f (x), f(x) = −3x. Por supuesto, se obtiene el mismo resultado cuando se establece (x1, y1) = (1, −3). Ahora resuelva el problema 9 v En muchos estudios, los datos se recopilan y grafican en un sistema de coordenadas. Un análisis de los resultados puede indicar que hay una relación funcional entre las variables involucradas. Por ejemplo, los datos pueden ser aproximados por puntos en una recta. Esto indicaría una relación funcional lineal, como en el ejemplo que se presenta a continuación. w(peso) 675

EJEMPLO 6

Dieta para gallinas

En pruebas hechas en una dieta experimental para gallinas, se determinó que el peso promedio w (en gramos) de una gallina fue, según las estadísticas, una función lineal del número de días d después de que se inició la dieta, donde 0 ≤ d ≤ 50. Suponga que el peso promedio de una gallina al inicio de la dieta fue de 40 gramos y 25 días después fue de 675 gramos.

(25, 675)

a. Determine w como una función lineal de d.

40 25

50

d(días)

FIGURA 3.18 Función lineal que describe la dieta para gallinas.

Solución: Como w es una función lineal de d, su gráfica es una línea recta. Cuando d = 0

(al inicio de la dieta), w = 40. Por lo tanto, (0, 40) pertenece a la gráfica. (Vea la figura 3.18). De manera similar, (25, 675) pertenece a la gráfica. Si se establece (d1, w1) = (0, 40) y (d2, w2) = (25, 675), la pendiente de la recta es m=

w2 − w1 635 127 675 − 40 = = = d2 − d1 25 − 0 25 5

Usando la forma punto-pendiente, se tiene w − w1 = m(d − d1 ) 127 w − 40 = (d − 0) 5 127 w − 40 = d 5 127 w= d + 40 5 que expresa w como una función lineal de d.

140

Capítulo 3

Rectas, parábolas y sistemas de ecuaciones

b. Determine el peso promedio de una gallina cuando d = 10.

Solución: Cuando d = 10, w =

127 (10) 5

+ 40 = 254 + 40 = 294. Así, el peso promedio de una gallina 10 días después de iniciar la dieta es de 294 gramos.

Ahora resuelva el problema 19 v

PROBLEMAS 3.2 En los problemas del 1 al 6, determine la pendiente y la intersección con el eje vertical de la función lineal y bosqueje la gráfica. 1. y = f (x) = −4x 3. h(t) = 5t − 7 5−q 5. p(q) = 3

2. y = f (x) = x + 1 4. f (s) = 3(5 − s)

6. h(q) = 0.5q + 0.25

En los problemas del 7 al 14, determine f(x) si f es una función lineal que tiene las propiedades dadas. 7. pendiente = 4, f (2) = 8 9. f (1) = 2, f (−2) = 8

11. pendiente= − 23 , f (− 23 ) = − 23 13. f (−2) = −1, f (−4) = −3

14. pendiente = 0.01, f (0.1) = 0.01

8. f (0) = 3, f (4) = −5 10. pendiente = −5, f ( 41 ) = 9 12. f (1) = 1, f (2) = 2

15. Ecuación de demanda Suponga que los clientes demandarán 60 unidades de un producto cuando el precio es de $15.30 por unidad y 35 unidades cuando el precio es de $19.30 cada una. Encuentre la ecuación de la demanda suponiendo que es lineal. Determine el precio por unidad cuando se demandan 40 unidades. 16. Ecuación de demanda La demanda semanal para un disco compacto es de 26 000 copias cuando el precio es de $12 cada uno y de 10 000 copias cuando el precio es de $18 cada uno. Encuentre una ecuación de demanda para el disco suponiendo que ésta es lineal. 17. Ecuación de oferta Un fabricante de refrigeradores producirá 3000 unidades cuando el precio sea de $940 y 2200 unidades cuando el precio sea de $740. Suponga que el precio, p, y la cantidad producida, q, están relacionados de manera lineal. Encuentre la ecuación de oferta. 18. Ecuación de oferta Suponga que un fabricante de zapatos colocará en el mercado 50 mil pares cuando el precio es de $35 y 35 mil pares cuando el precio es de $30. Encuentre la ecuación de oferta suponiendo que el precio p y la cantidad q se relacionan linealmente. 19. Ecuación de costo Suponga que el costo por producir 10 unidades de un producto es de $40 y el costo para 20 unidades es de $70. Si el costo, c, se relaciona linealmente con la producción, q, encuentre el costo de producir 35 unidades. 20. Ecuación de costo Un anunciante va con un impresor y éste le cobra $89 por 100 copias de un volante y $93 por 200 copias de otro volante. Este impresor cobra un costo fijo más un cargo por cada copia de volantes impresos por una sola cara. Determine una función que describa el costo de un trabajo de impresión si x es el número de copias que se hacen. 21. Tarifas de electricidad Una compañía de electricidad cobra a clientes residenciales 12.5 centavos por kilowatt-hora más un cargo base mensual. La factura mensual de un cliente asciende a $51.65 por 380 kilowatt-hora. Encuentre una función lineal que describa el monto total por concepto de electricidad si x es el número de kilowatt-hora utilizados en un mes.

22. Terapia con radiación Un paciente con cáncer recibirá terapias mediante medicamentos y radiación. Cada centímetro cúbico de la medicina que será utilizada contiene 210 unidades curativas y cada minuto de exposición a la radiación proporciona 305 unidades curativas. El paciente requiere 2410 unidades curativas. Si se administran d centímetros cúbicos de droga y r minutos de radiación, determine una ecuación que relacione d y r. Grafique la ecuación para d ≥ 0 y r ≥ 0; etiquete el eje horizontal como d. 23. Depreciación Suponga que el valor de una bicicleta de montaña disminuye cada año en 10% de su valor original. Si el valor original es de $1800, encuentre una ecuación que exprese el valor v de la bicicleta t años después de su compra, donde 0 ≤ t ≤ 10. Bosqueje la ecuación, seleccione t como el eje horizontal y v como el eje vertical. ¿Cuál es la pendiente de la recta resultante? Este método de considerar el valor del equipo se denomina depreciación lineal. 24. Depreciación Una televisión nueva se deprecia $120 por año y tiene un valor de $340 después de cuatro años. Encuentre una función que describa el valor de esta televisión si x es la edad del aparato en años. 25. Apreciación Una casa se vendió en $1 183 000 seis años después de que se construyó y compró. Los propietarios originales calcularon que el edificio se apreciaba $53 000 por año mientras ellos fueran los propietarios. Encuentre una función lineal que describa la apreciación del edificio, en miles, si x es el número de años desde la compra original. 26. Apreciación Una casa comprada en $245 000 se espera que duplique su valor en 15 años. Encuentre una ecuación lineal que describa el valor de la casa después de t años. 27. Cargos por reparación Una compañía que repara copiadoras de negocios cobra por un servicio una cantidad fija más una tarifa por hora. Si un cliente tiene una factura de $159 por un servicio de una hora y $287 por un servicio de tres horas, determine una función lineal que describa el precio de un servicio, donde x es el número de horas del servicio. 28. Longitud de la lana de las ovejas Para mantenerse en altas temperaturas ambientales, las ovejas aumentan su ritmo respiratorio, r (por minuto), cuando la longitud de la lana, l (en centímetros) disminuye.2 Suponga que ovejas con una longitud de lana de 2 cm tienen un ritmo respiratorio (promedio) de 160 y ovejas con longitud de lana de 4 cm tienen un ritmo respiratorio de 125. Suponga que r y l se relacionan linealmente. (a) Encuentre una ecuación que proporcione r en términos de l. (b) Encuentre el ritmo respiratorio de una oveja que tiene una longitud de lana de 1 cm. 29. Línea de isocostos En análisis de producción, una línea de isocostos es una recta cuyos puntos representan todas las combinaciones de dos factores de producción que pueden comprarse por el mismo monto. Suponga que un granjero tiene asignados $20 000 para la compra de x toneladas de fertilizante (con un costo de $200 por tonelada) y y acres de tierra (con un costo de $2000 por acre). Encuentre una ecuación de la línea de isocostos que describa las distintas combinaciones que pueden 2 Adaptado de G. E. Folk, Jr., Textbook of Environmental Physiology, 2a. ed. (Filadelfia: Lea & Febiger, 1974).

Sección 3.3

comprarse con $20 000. Tenga en cuenta que ni x ni y pueden ser negativas. 30. Línea de isoutilidad Un fabricante produce los bienes X y Y para los cuales las ganancias por unidad son de $7 y $8, respectivamente. Si se venden x unidades de X y y unidades de Y, entonces la ganancia total P está dada por P = P(x, y) = 7x + 8y, con x, y ≥ 0. (a) Bosqueje la gráfica de esta ecuación para P = 260. El resultado se conoce como línea de isoutilidad y sus puntos representan todas las combinaciones de ventas que producen una utilidad de $260. [Éste es un ejemplo de una curva de nivel para la función P(x, y) = 7x + 8y de dos variables, como se presentó en la sección 2.8]. (b) Determine la pendiente para P = 260. (c) Si P = 860, determine la pendiente. (d) ¿Las rectas de isoutilidad son siempre paralelas? 31. Escala de calificaciones Por razones de comparación, un profesor quiere cambiar la escala de las calificaciones de un conjunto de exámenes escritos, de manera que la calificación máxima siga siendo 100 pero el promedio sea 65 en lugar de 56. (a) Encuentre una ecuación lineal que haga esto. [Sugerencia: El profesor quiere que 56 se convierta en 65 y 100 permanezca como 100. Considere los puntos (56, 65) y (100, 100) y, de manera más general, (x, y), donde x es la calificación anterior y y la nueva. Encuentre la pendiente y utilice la forma punto-pendiente. Exprese y en términos de x]. (b) Si en la nueva escala 62 es la calificación más baja para acreditar, ¿cuál fue la calificación más baja para acreditar en la escala original? 32. Psicología El resultado del experimento psicológico de Stemberg,3 sobre la recuperación de información, es que el tiempo de reacción de una persona, R, en milisegundos y de acuerdo con las estadísticas, es una función lineal del tamaño del conjunto de memoria N de la manera siguiente:

Funciones cuadráticas

141

recordados fue de 0.32. Por cada segundo más en el tiempo de estudio, la proporción recordada aumentó en 0.059. (a) Encuentre una ecuación que dé p en términos de t. (b) ¿Qué proporción de elementos se recordaron con 9 segundos de tiempo efectivo de estudio? 34. Dieta para cerdos En pruebas realizadas sobre una dieta experimental para cerdos, se determinó que el peso (promedio) w (en kilogramos) de un cerdo era estadísticamente una función lineal del número de días, d, después de haber iniciado la dieta, donde 0 ≤ d ≤ 100. Si el peso de un cerdo al inicio de la dieta fue de 21 kg y a partir de ahí ganó 6.3 kg cada 10 días, determine w como una función de d y el peso de un cerdo 55 días después de iniciar la dieta.

35. Chirrido de grillos Los biólogos han encontrado que el número de chirridos por minuto que emiten los grillos de cierta especie están relacionados con la temperatura. La relación es casi lineal. A 68 °F, los chirridos de los grillos son aproximadamente 124 por minuto. A 80 °F son de alrededor de 172 por minuto. (a) Encuentre una ecuación que proporcione la temperatura Fahrenheit, t, en términos del número de chirridos, c, por minuto. (b) Si se cuentan los chirridos sólo durante 15 segundos, ¿cómo puede estimarse rápidamente la temperatura?

R = 38N + 397

Bosqueje la gráfica para 1 ≤ N ≤ 5. ¿Cuál es la pendiente? 33. Psicología En cierto experimento de aprendizaje que involucra repetición y memoria,4 se estimó que la proporción p de elementos recordados se relacionaba linealmente con un tiempo de estudio efectivo t (en segundos), donde t está entre 5 y 9. Para un tiempo de estudio efectivo de 5 segundos, la proporción de elementos

Objetivo

3.3 Funciones cuadráticas

Hacer bosquejos de parábolas que surgen de funciones cuadráticas.

En la sección 2.2 se describió a una función cuadrática como una función polinomial de grado 2. En otras palabras,

Definición Una función f es función cuadrática si y sólo si f (x) puede escribirse en la forma f(x) = ax2 + bx + c, donde a, b y c son constantes y a ≠ 0. Por ejemplo, las funciones f(x) = x2 − 3x + 2 y F(t) = −3t2 son cuadráticas. Sin 1 embargo, g(x) = 2 no es cuadrática porque no puede escribirse en la forma g(x) = x ax2 + bx + c. G. R. Loftus y E. F. Loftus, Human Memory: The Processing of information (Nueva York: Lawrence Erlbaum Associates, Inc., distribuido por Halsted Press, división de John Wiley & Sons, Inc., 1976). 4 D. L. Hintzman, “Repetition and Learning”, en The Psychology of Learning, vol. 10, ed. G. H. Bower (Nueva York: Academic Press, Inc., 1976), p. 77. 3

142

Capítulo 3

Rectas, parábolas y sistemas de ecuaciones Parábola: y  f (x)  ax2  bx  c y

y Vértice

Eje de simetría

Eje de simetría x

x

Vértice a  0, abre hacia arriba

a  0, abre hacia abajo

(a)

(b)

FIGURA 3.19

Parábolas.

La gráfica de la función cuadrática y = f (x) = ax2 + bx + c se llama parábola y tiene una forma como la de las curvas de la figura 3.19. Si a > 0, la gráfica se extiende hacia arriba de manera indefinida y se dice que la parábola abre hacia arriba [figura 3.19(a)]. Si a < 0, entonces la parábola abre hacia abajo [figura 3.19(b)]. Cada parábola mostrada en la figura 3.19 es simétrica con respecto a una recta vertical llamada eje de simetría de la parábola. Esto es, si la página fuera doblada en una de estas rectas, entonces las dos mitades de la parábola correspondiente coincidirían. El eje (de simetría) no es parte de la parábola, pero resulta útil para bosquejarla. En la figura 3.19 también se muestran puntos con la etiqueta de vértice, donde el eje corta a la parábola. Si a > 0, el vértice es el punto “más bajo” de la parábola. Esto significa que f(x) tiene un valor mínimo en ese punto. Al realizar manipulaciones algebraicas sobre ax2 + bx + c (lo que se conoce como completar el cuadrado), no sólo puede determinarse este valor mínimo, sino también dónde ocurre. Se tiene f (x) = ax2 + bx + c = (ax2 + bx) + c b2 Sumando y restando se obtiene 4a f (x) = ax 2 + bx +

de modo que

b 4a

+c−

b b2 = a x2 + x + 2 a 4a f (x) = a x +

b 2a

2

b 4a

+c−

+c−

b2 4a

b2 4a

b 2 ≥ 0 y a > 0 y a > 0, resulta que f(x) tiene un valor mínimo Puesto que x + 2a b b = 0; esto es, cuando x = − . La coordenada y correspondiente a este cuando x + 2a 2a b . Así, el vértice está dado por valor de x es f − 2a b b vértice = − , f − 2a 2a

Éste es también el vértice de la parábola que abre hacia abajo (a < 0), pero en este caso b es el valor máximo de f (x). [Vea la figura 3.19(b)]. f − 2a Observe que una función cuya gráfica es una parábola no es uno a uno, ya sea que la parábola abra hacia arriba o hacia abajo, puesto que existen muchas líneas horizontales que cortarán la gráfica dos veces. Sin embargo, cuando se restringe el dominio de una función

Sección 3.3

Funciones cuadráticas

143

b b , ∞ o −∞, − , entonces la función restringida pasará la prueba de la 2a 2a recta horizontal y, por lo tanto, será uno a uno. (Existen muchas otras restricciones de una función cuadrática que son uno a uno; sin embargo, sus dominios consisten en más de un intervalo). Se deduce que dichas funciones cuadráticas restringidas tienen funciones inversas. El punto donde la parábola y = ax2 + bx + c interseca al eje y (esto es, la intersección y) se da cuando x = 0. La coordenada y de este punto es c, de modo que la intersección con el eje y es c. En resumen, se tiene lo siguiente.

cuadrática a −

Gráfica de una función cuadrática

La gráfica de la función cuadrática y = f (x) = ax2 + bx + c es una parábola. 1. Si a > 0, la parábola abre hacia arriba. Si a < 0, abre hacia abajo. b b 2. El vértice es − , f − . 2a 2a 3. La intersección y es c.

Es posible hacer un bosquejo rápido de la gráfica de una función cuadrática localizando primero el vértice, la intersección y y unos cuantos puntos más, aquellos donde la parábola interseca al eje x. Las intersecciones x se encuentran al hacer y = 0 y resolver para x. Una vez que se calculan las intersecciones y el vértice, es relativamente fácil trazar la parábola apropiada a través de estos puntos. En el caso de que las intersecciones con el eje x estén muy cercanas al vértice o que no existan intersecciones con el eje x, se determina un punto en cada lado del vértice de modo que pueda hacerse un bosquejo razonable de la parábola. Tenga en cuenta que al trazar una recta vertical (con línea punteada) a través del vértice se obtiene el eje de simetría. Si se grafican puntos a un lado del eje, pueden obtenerse por simetría los correspondientes del otro lado. AP LÍ Q U E LO u 13. Un vendedor de automóviles cree que su utilidad diaria por la venta de minivans está dada por P(x) = −x2 + 2x + 399, donde x es el número de unidades vendidas. Determine el vértice de la función y sus intersecciones con los ejes y trace una gráfica de la función. Si su modelo es correcto, comente sobre la factibilidad de vender minivans.

EJEMPLO 1

Trazar una función cuadrática

Grafique la función cuadrática y = f (x) = −x2 − 4x + 12.

Solución: Aquí a = −1, b = −4 y c = 12. Como a < 0, la parábola abre hacia abajo y, por lo tanto, tiene un punto más alto. La coordenada x del vértice es

−

−4 b =− = −2 2a 2(−1)

La coordenada y es f(−2) = −(−2)2 − 4(−2) + 12 = 16. Así, el vértice es (−2, 16), de modo que el valor máximo de f (x) es 16. Como c = 12, la intersección y es 12. Para encontrar las intersecciones x, se hace y igual a 0 en y = −x2 − 4x + 12 y se despeja x: 0 = −x 2 − 4x + 12

0 = −(x 2 + 4x − 12) 0 = −(x + 6)(x − 2)

Entonces, x = −6 o x = 2, de modo que las intersecciones x son −6 y 2. Ahora se traza el vértice, el eje de simetría y las intersecciones [vea la figura 3.20(a)]. Como (0, 12) está dos unidades a la derecha del eje de simetría, existe un punto correspondiente dos unidades a la izquierda del eje con la misma coordenada y. Por lo tanto, se obtiene el punto (−4, 12). Al unir todos los puntos, se traza una parábola que abre hacia abajo. [Vea la figura 3.20(b)]. Ahora resuelva el problema 15 v EJEMPLO 2 Grafique p = 2q2.

Trazar una función cuadrática

Solución: Aquí p es una función cuadrática de q, donde a = 2, b = 0 y c = 0. Como a > 0, la parábola abre hacia arriba y, por lo tanto, tiene un punto más bajo. La coordenada q

144

Capítulo 3

Rectas, parábolas y sistemas de ecuaciones y Vértice

Eje de simetría

y

16

16

12

12

8

8

4

4

2

6 4 2

6

x

4

4

8

8

p

−

2q2 q

2

FIGURA 3.21 Gráfica de la parábola p = 2q2. En el ejemplo 3 se ilustra que la determinación de las intersecciones puede requerir el uso de la fórmula cuadrática.

g(x) 

x2

 6x  7

3 6

Trazar una función cuadrática

Grafique g(x) = x2 − 6x + 7.

7

3

y la coordenada p es 2(0)2 = 0. En consecuencia, el valor mínimo de p es 0 y el vértice es (0, 0). En este caso, el eje p es el eje de simetría. Una parábola que abre hacia arriba con vértice en (0, 0) no puede tener ninguna otra intersección. De modo que para hacer un buen bosquejo de esta parábola, se grafica un punto a cada lado del vértice. Si q = 2, entonces p = 8. Esto da el punto (2, 8) y, por simetría, el punto (−2, 8). (Vea la figura 3.21).

EJEMPLO 3

14. En un juego de béisbol, un hombre parado sobre la loma del lanzador lanza una bola recta con una velocidad inicial de 32 pies por segundo. La altura h de la bola, en pies, t segundos después de que fue lanzada se describe mediante la función h(t) = −16t 2 + 32t + 8, para t ≥ 0. Encuentre el vértice, las intersecciones con los ejes y trace la gráfica de la función. g(x)

b 0 =− =0 2a 2(2)

Ahora resuelva el problema 13 v

APL Í Q U E LO u

2

(b)

del vértice es

8

3

x

FIGURA 3.20 Gráfica de la parábola y = f (x) = −x2 − 4x + 12.

p

2

2

4 2

(a)

q p 2 8 2 8

y  f(x)  x2 4x  12

2 x

2

FIGURA 3.22 Gráfica de la parábola g(x) = x2 − 6x + 7.

Solución: Aquí g es una función cuadrática, donde a = 1, b = −6 y c = 7. La parábola abre

hacia arriba, porque a > 0. La coordenada x del vértice (el punto más bajo) es −

−6 b =− =3 2a 2(1)

y g(3) = 32 − 6(3) + 7 = −2, que es el valor mínimo de g(x). Por lo tanto, el vértice es (3, −2). Ya que c = 7, la intersección con el eje vertical es 7. Para encontrar las intersecciones x, se hace g(x) = 0. 0 = x2 − 6x + 7

El lado derecho no puede factorizarse con facilidad, de modo que se usará la fórmula cuadrática para encontrar los valores de x: √ −(−6) ± (−6)2 − 4(1)(7) −b ± b2 − 4ac = x= 2a 2(1) √ √ √ 6± 4·2 6±2 2 6± 8 = = = 2 2 2 √ √ 6 2 2 =3± 2 = ± 2 2 √ √ Por lo tanto, las intersecciones x son 3 + 2 y 3 − 2. Después de graficar el vértice, las intersecciones y (por simetría) el punto (6, 7), se dibuja una parábola que abre hacia arriba en la figura 3.22. Ahora resuelva el problema 17 v

Sección 3.3

Funciones cuadráticas

145

y

7 Rango: y 

5 2

3 x y 2 7 1 7

5 2

y  f (x)  2x2  2x  3 2  12

FIGURA 3.23

EJEMPLO 4

1

x

Gráfica de y = f (x) = 2x2 + 2x + 3.

Trazar una función cuadrática

Grafique y = f(x) = 2x2 + 2x + 3 y determine el rango de f .

Solución: Esta función es cuadrática con a = 2, b = 2 y c = 3. Como a > 0, la gráfica es una parábola que abre hacia arriba. La coordenada x del vértice es 2 1 b =− =− − 2a 2(2) 2

y la coordenada y es 2(− 21 )2 + 2(− 21 ) + 3 = 25. Por ende, el vértice es (− 21 , 25 ). Como c = 3, la intersección y es 3. Una parábola que abre hacia arriba y tiene vértice por encima del eje x no tiene intersecciones x. En la figura 3.23 se grafica la intersección y, el vértice y un punto adicional (−2, 7) a la izquierda del vértice. Por simetría, también se obtiene el punto (1, 7). Al trazar una parábola a través de estos puntos se obtiene la gráfica deseada. Con base en la figura, se ve que el rango de f es toda y ≥ 25; esto es, el intervalo [ 25 , ∞). Ahora resuelva el problema 21 v

EJEMPLO 5

Determinación y trazado de una inversa

Para la parábola dada por la función

y = f (x) = ax2 + bx + c

determine la inversa de la función restringida dada por g(x) = ax2 + bx + c, para b x ≥ − . Grafique g y g−1 en el mismo plano, en el caso donde a = 2, b = 2 y c = 3. 2a

Solución: Siguiendo el procedimiento descrito en el ejemplo 5 de la sección 2.4, se cob mienza por resolver y = ax2 + bx + c, donde x ≥ − , para x en términos de y. Esto 2a

se hace por medio de la aplicación de la fórmula cuadrática a ax2 + bx + c − y = 0, de −b ± b2 − 4a(c − y) b2 − 4a(c − y) −b = ± donde se obtiene x = . Siempre que 2a 2a 2a b2 − 4a(c − y) está definido (como un número real) su valor es no negativo. Por lo tanb2 − 4a(c − y) to, el signo de depende de a. Es no negativo cuando a es positiva, esto 2a es, cuando la parábola abre hacia arriba; y es no positivo cuando a es negativa, esto es, b cuando la parábola abre hacia abajo. Así, para satisfacer x ≥ − debe tomarse el + 2a presente en ± cuando a > 0 y la parábola abre hacia arriba y el − incluido en ± cuando a < 0 y la parábola abre hacia abajo. Para ser definitivos, ahora se tratará el caso de a > 0. De regreso al procedimiento del ejemplo 5 dado en la sección 2.4, resulta que −b + b2 − 4a(c − x) . El vértice de cualquier parábola tiene coordenada y g−1 (x) = 2a b b 2 b b2 − 4ac =a − +b − +c = − . Por definición, el domidada por f − 2a 2a 2a 4a

146

Capítulo 3

Rectas, parábolas y sistemas de ecuaciones y 6 5 4 3 2 1 6 5 4 3 2 1 1

1

2

3

4

5

6

x

2 3 4 5 6

FIGURA 3.24

Gráfica de g y g−1.

b , ∞ . Ahora resulta evidente que en el caso de la apertura hacia arriba, 2a b2 − 4ac , ∞ . Tal como se estableció en la sección 2.4, es un hecho el rango de g es − 4a general que el dominio de g−1 es el rango de g. Ahora se verificará qué sucede en esta situa−b + b2 − 4a(c − x) ción al considerar directamente el dominio de . El dominio es el 2a conjunto de todas las x para las cuales b2 − 4a(c − x) ≥ 0. Evidentemente, esta desigualdad equivale a b2 − 4ac + 4ax ≥ 0, que a su vez equivale a 4ax ≥ −(b2 − 4ac). En otras palab2 − 4ac bras, x ≥ − tal como se requirió. 4a Para completar el ejercicio, observe que en la figura 3.23 se proporciona la gráfica de y = 2x2 + 2x + 3. Para la actividad a mano, se traza de nuevo la parte de la curva que cae a la derecha del eje de simetría. Esto proporciona la gráfica de g. Después se presenta una copia punteada de la recta y = x. Finalmente, se dibuja la imagen de espejo de g en la recta y = x para obtener la gráfica de g−1 como en la figura 3.24.

nio de g es −

Ahora resuelva el problema 27 v

APL Í Q U E LO u 15. La función de demanda para la línea de libros de cocina de un editor es p = 6 − 0.003q, donde p es el precio por unidad cuando los consumidores demandan q unidades (por día). Encuentre el nivel de producción que maximizará el ingreso total del fabricante y determine este ingreso.

La fórmula para el ingreso total es parte del repertorio de relaciones desarrolladas para negocios y economía.

EJEMPLO 6

Ingreso máximo

La función de demanda para el producto de un fabricante es p = 1000 − 2q, donde p es el precio por unidad cuando los consumidores demandan q unidades (por semana). Encuentre el nivel de producción que maximiza el ingreso total del productor y determine este ingreso. Solución:

Para maximizar el ingreso, debe determinarse la función de ingreso, r = f(q). Utilizando la relación

Estrategia

se tiene

ingreso total = (precio)(cantidad) r = pq

Si se usa la ecuación de demanda, p puede expresarse en términos de q, de modo que r será una función de q.

Sección 3.3

Se tiene

Funciones cuadráticas

147

r = pq

= (1000 − 2q)q

r = 1000q − 2q2

Observe que r es una función cuadrática de q, con a = −2, b = 1000 y c = 0. Como a < 0 (la parábola abre hacia abajo), r es máximo en el vértice (q, r), donde q=−

1000 b =− = 250 2a 2(−2)

El valor máximo de r está dado por r = 1000(250) − 2(250)2

r r  1000q 

2q2

= 250 000 − 125 000 = 125 000

125 000

250

FIGURA 3.25 de ingreso.

500

q

Gráfica de la función

Así, el ingreso máximo que el fabricante puede recibir es de $125 000, el cual ocurre en un nivel de producción de 250 unidades. En la figura 3.25 se muestra la gráfica de la función de ingreso. Sólo se dibuja la parte para la que q ≥ 0 y r ≥ 0, puesto que la cantidad y el ingreso no pueden ser negativos. Ahora resuelva el problema 29 v

PROBLEMAS 3.3 En los problemas del 1 al 8, establezca si la función es cuadrática o no. 1 2x 2 − 4

1. f (x) = 5x 2

2. g(x) =

3. g(x) = 7 − 6x

4. k(v) = 2v2 (2v2 + 2)

5. h(q) = (3 − q)2

6. f (t) = 2t(3 − t) + 4t

7. f (s) =

8. g(t) = (t 2 − 1)2

s2 − 9 2

En los problemas del 9 al 12, no incluya una gráfica. 9. (a) Para la parábola y = f(x) = 3x2 + 5x + 1, encuentre el vértice. (b) ¿El vértice corresponde al punto más bajo o al más alto de la gráfica? 10. Repita el problema 9 si y = f (x) = 8x2 + 4x − 1. 11. Para la parábola y = f (x) = x2 + x − 6, encuentre (a) la intersección y, (b) las intersecciones x y (c) el vértice. 12. Repita el problema 11 si y = f(x) = 5 − x − 3x2. En los problemas del 13 al 22, grafique cada función. Obtenga el vértice y las intersecciones y determine el rango. 13. y = f (x) = x 2 − 6x + 5

14. y = f (x) = 9x 2

15. y = g(x) = −2x 2 − 6x

17. s = h(t) = t 2 + 6t + 9

19. y = f (x) = −5 + 3x − 3x

16. y = f (x) = x 2 − 4

2

18. s = h(t) = 2t 2 + 3t − 2

20. y = H(x) = 1 − x − x 2

21. t = f (s) = s2 − 8s + 14

22. t = f (s) = s2 + 6s + 11

En los problemas del 23 al 26 establezca si f(x) tiene un valor máximo o mínimo y encuentre ese valor.

23. f (x) = 49x 2 − 10x + 17

25. f (x) = 4x − 50 − 0.1x 2

24. f (x) = −7x 2 − 2x + 6 26. f (x) = x(x + 3) − 12

En los problemas 27 y 28, restrinja la función cuadrática a aquellas x que satisfagan x ≥ v, donde v es la coordenada x del vértice de la parábola. Determine la inversa de la función restringida. Grafique la función restringida y su inversa en el mismo plano. 28. f(x) = −x2 + 4x − 3 27. f(x) = x2 − 2x + 4 29. Ingreso La función de demanda para el fabricante de un producto es p = f(q) = 100 − 10q, donde p es el precio por unidad cuando se demandan q unidades (por día). Encuentre el nivel de producción que maximiza el ingreso total del fabricante y determine este ingreso. 30. Ingreso La función de demanda para una línea de reglas de plástico de una compañía de artículos de oficina es p = 0.85 − 0.00045q, donde p es el precio por unidad cuando los consumidores demandan q unidades (diarias). Determine el nivel de producción que maximizará el ingreso total del fabricante y calcule este ingreso. 31. Ingreso La función de demanda para la línea de computadoras portátiles de una compañía de electrónica es p = 2400 − 6q, donde p es el precio por unidad cuando los consumidores demandan q unidades (semanales). Encuentre el nivel de producción que maximizará el ingreso total del fabricante y determine este ingreso. 32. Marketing Una compañía de marketing estima que n meses después de la introducción de un nuevo producto de uno de sus clientes, f (n) miles de familias lo usarán, donde f (n) =

10 n(12 − n), 9

0 ≤ n ≤ 12

Estime el número máximo de familias que usarán el producto. 33. Utilidad La utilidad diaria por la venta de árboles en el departamento de jardinería de un almacén está dada por P(x) = −x2 + 18x + 144, donde x es el número de árboles vendidos. Determine el vértice y las intersecciones de la función y grafíquela. 34. Psicología Una predicción hecha por la psicología relaciona la magnitud de un estímulo, x, con la magnitud de una respuesta, y, lo cual se expresa mediante la ecuación y = kx2, donde k es una

148

Capítulo 3

Rectas, parábolas y sistemas de ecuaciones

constante del experimento. En un experimento sobre reconocimiento de patrones, k = 3. Determine el vértice de la función y trace la gráfica de su ecuación (suponga que no hay restricción sobre x). 35. Biología Ciertos biólogos estudiaron los efectos nutricionales sobre ratas que fueron alimentadas con una dieta que contenía 10% de proteína.5 La proteína consistía en levadura y harina de maíz. Al variar el porcentaje P de levadura en la mezcla de proteína, el grupo de biólogos estimó que el peso promedio ganado (en gramos) por una rata en cierto periodo fue f (P) = −

1 2 P + 2P + 20, 50

0 ≤ P ≤ 100

Encuentre el peso máximo ganado. 36. Altura de una pelota Suponga que la altura, s, de una pelota lanzada verticalmente hacia arriba desde el piso está dada por s = −4.9t2 + 62.3t + 1.8

donde s está en metros y t es el tiempo transcurrido en segundos (vea la figura 3.26) ¿Después de cuántos segundos alcanza la pelota su altura máxima? ¿Cuál es la altura máxima?

por la flecha? ¿Cuántos segundos después de que se le suelta alcanza esta altura? 38. Lanzamiento de muñeca Una niña de 6 años de edad que está parada sobre una caja de juguetes lanza una muñeca directamente hacia arriba con una velocidad inicial de 16 pies por segundo. La altura h de la muñeca en pies, t segundos después de que se le lanzó, se describe mediante la función h(t) = −16t2 + 16t + 4. ¿Cuánto tiempo le toma a la muñeca alcanzar su altura máxima? ¿Cuál es la altura máxima? 39. Lanzamiento de un cohete Un cohete de juguete se lanza verticalmente hacia arriba desde el techo de una cochera con una velocidad inicial de 90 pies por segundo. La altura, h, del cohete en pies, t segundos después de haber sido lanzado, se describe por medio de la función h(t) = −16t2 + 90t + 14. Encuentre el vértice y las intersecciones de la función y grafíquela. 40. Área Exprese el área del rectángulo que se muestra en la figura 3.27 como una función cuadrática de x. ¿Para qué valor de x el área será máxima? 11  x x

Máx

FIGURA 3.27

Diagrama para el problema 40.

41. Terreno cercado Un constructor de edificios quiere cercar un terreno rectangular adyacente a una carretera recta, utilizando la orilla de la carretera como un lado del área encerrada. (Vea la figura 3.28). Si el constructor tiene 500 pies de cerca, encuentre las dimensiones del área máxima que se puede encerrar. s0

FIGURA 3.26 Pelota lanzada verticalmente hacia arriba (problema 36).

37. Arquería Un muchacho que está parado en una colina dispara una flecha directamente hacia arriba con una velocidad inicial de 85 pies por segundo. La altura, h, de la flecha en pies, t segundos después de que se le soltó, se describe mediante la función h(t) = −16t2 + 85t + 22. ¿Cuál es la altura máxima alcanzada

x

FIGURA 3.28

x

Diagrama para el problema 41.

42. Encuentre dos números cuya suma es 78 y su producto es un máximo.

Objetivo

3.4 Sistemas de ecuaciones lineales

Resolver sistemas de ecuaciones lineales con dos y tres variables mediante la técnica de eliminación por adición o por sustitución (en el capítulo 6 se presentan otros métodos).

Sistemas con dos variables Cuando una situación debe describirse matemáticamente, no es raro que surja un conjunto de ecuaciones. Por ejemplo, suponga que el administrador de una fábrica establece un plan de producción para dos modelos de un producto nuevo. El modelo A requiere de 4 resistores y 9 transistores; el modelo B requiere de 5 resistores y 14 transistores. De sus proveedores, la fábrica obtiene 335 resistores y 850 transistores cada día. ¿Cuántos productos de cada modelo se deben producir al día para que sean utilizados todos los transistores y resistores disponibles? Una buena idea es construir una tabla que resuma la información importante. En la tabla 3.2 se muestra el número de resistores y transistores requeridos para cada modelo, así como el número total disponible. Suponga que x es el número de artículos del modelo A fabricados cada día y y el número de artículos del modelo B. Entonces los artículos requieren de 4x + 5y resistores y 9x + 14y 5 Adaptado de R. Bressani, “The Use of Yeast in Human Foods”, en Single-Cell Protein, ed. R. I. Mateles y S. R. Tannenbaum (Cambridge: MIT Press, 1968).

Sistemas de ecuaciones lineales

Sección 3.4

149

Tabla 3.2

y L1

Modelo A

Modelo B

Total disponible

Resistores

4

5

335

Transistores

9

14

850

Un punto de intersección (x0, y0)

y

L2

Sin punto de intersección x

x

FIGURA 3.29 Sistema lineal (una solución).

L1 L2

FIGURA 3.30 (sin solución).

Sistema lineal

y L1, L2

Un número infinito de puntos de intersección x

FIGURA 3.31 Sistema lineal (un número infinito de soluciones).

transistores. Como hay 335 resistores y 850 transistores disponibles, se tiene 4x + 5y = 335 9x + 14y = 850

ADVERTENCIA

Observe que cada una de las soluciones está dada por un par de valores.

(1)

(2)

A este conjunto de ecuaciones se le llama sistema de dos ecuaciones lineales en las variables x y y. El problema es encontrar valores de x y y para los cuales ambas ecuaciones sean verdaderas de manera simultánea. A un par (x, y) de tales valores se le llama solución del sistema. Como las ecuaciones (1) y (2) son lineales, sus gráficas son líneas rectas; llamadas L1 y L2. Ahora, las coordenadas de cualquier punto situado sobre una recta satisfacen la ecuación de esa recta; esto es, hacen que la ecuación sea verdadera. Por lo tanto, las coordenadas de cualquier punto de intersección de L1 y L2 satisfacen ambas ecuaciones. Esto significa que un punto de intersección proporciona una solución del sistema. Si L1 y L2 se dibujan en el mismo plano, hay tres situaciones que podrían ocurrir: 1. L1 y L2 pueden intersecarse en exactamente un punto, por ejemplo (a, b). (Vea la figura 3.29). Así, el sistema tiene la solución x = a y y = b. 2. L1 y L2 pueden ser paralelas y no tener puntos en común. (Vea la figura 3.30). En este caso no existe solución. 3. L1 y L2 pueden ser la misma recta. (Vea la figura 3.31). Aquí, las coordenadas de cualquier punto situado sobre la recta son una solución del sistema. En consecuencia, existe un número infinito de soluciones.

El objetivo principal de esta sección es estudiar los métodos algebraicos utilizados para resolver un sistema de ecuaciones lineales. Se reemplazará de manera sucesiva un sistema por otro que tenga las mismas soluciones. Generalizando la terminología de la sección 0.7, en la subsección titulada “Ecuaciones equivalentes”, se dice que dos sistemas son equivalentes si sus conjuntos de soluciones son iguales. Los sistemas de reemplazo tienen progresivamente formas más deseables para determinar la solución. En términos más precisos, se busca un sistema equivalente que contenga una ecuación en la que una de las variables no aparezca. (En este caso se dice que la variable ha sido eliminada). Al tratar con sistemas de ecuaciones lineales, el paso de un sistema a otro equivalente siempre se logra mediante uno de los siguientes procedimientos: 1. Intercambio de dos ecuaciones. 2. Multiplicación de una ecuación por una constante distinta de cero. 3. Reemplazo de una ecuación por sí misma más un múltiplo de otra ecuación.

Estos procedimientos se abordarán con más detalle en el capítulo 6. Por el momento, puesto que en este capítulo también se considerarán sistemas no lineales, es conveniente expre-

150

Capítulo 3

Rectas, parábolas y sistemas de ecuaciones

sar las soluciones en términos de los principios muy generales de la sección 0.7 que garantizan la equivalencia de las ecuaciones. El procedimiento de eliminación se ilustrará para el sistema del problema propuesto originalmente: (3) 4x + 5y = 335 9x + 14y = 850

(4)

−36x − 56y = −3400

(6)

Para empezar, se obtendrá un sistema equivalente en el que x no aparezca en una ecuación. Primero, se encuentra un sistema equivalente en el que los coeficientes de los términos en x de cada ecuación sean iguales excepto por el signo. Multiplicando la ecuación (3) por 9 [esto es, multiplicando ambos lados de la ecuación (3) por 9] y multiplicando la ecuación (4) por −4 se obtiene (5) 36x + 45y = 3015 Los lados izquierdo y derecho de la ecuación (5) son iguales, de modo que cada lado puede sumarse al correspondiente de la ecuación (6). Esto resulta en −11y = −385

que sólo tiene una variable, tal como se planeó. Al resolverla se obtiene así se obtiene el sistema equivalente

y = 35

36x + 45y = 3015 y = 35

(7) (8)

Al reemplazar y en la ecuación (7) por 35, se obtiene 36x + 45(35) = 3015 36x + 1575 = 3015

36x = 1440

Así, el sistema original es equivalente a

x = 40

x = 40 y = 35

Esta respuesta puede verificarse al sustituir x = 40 y y = 35 en ambas ecuaciones originales. En la ecuación (3) se obtiene 4(40) + 5(35) = 335, o 335 = 335. En la ecuación (4) se obtiene 9(40) + 14(35) = 850, o bien, 850 = 850. Por lo tanto, la solución es x = 40

y

y = 35

Cada día, el administrador debe planear la fabricación de 40 productos del modelo A y 35 del modelo B. El procedimiento efectuado se conoce como eliminación por adición. Aunque se eligió eliminar primero x, pudo haberse hecho lo mismo para y mediante un procedimiento similar. APL Í Q U E LO u 16. Un consultor en computadoras tiene invertidos $200 000 para su retiro, parte al 9% y parte al 8%. Si el ingreso anual total por las inversiones es de $17 200, ¿cuánto está invertido a cada tasa?

EJEMPLO 1

Método de eliminación por adición

Utilice eliminación por adición para resolver el sistema siguiente. 3x − 4y = 13 3y + 2x = 3

Solución: Por conveniencia, se alinean los términos en x y en y para obtener

3x − 4y = 13

2x + 3y = 3

(9)

(10)

Sección 3.4

Sistemas de ecuaciones lineales

Para eliminar y, se multiplican la ecuación (9) por 3 y la ecuación (10) por 4: 9x − 12y = 39

8x + 12y = 12

151 (11)

(12)

Al sumar la ecuación (11) a la (12) se obtiene 17x = 51, de la cual x = 3. Se tiene el sistema equivalente 9x − 12y = 39 (13) x=3

(14)

Al reemplazar x por 3 en la ecuación (13) se obtiene

y

9(3) − 12y = 39

−12y = 12

x

y = −1

de modo que el sistema original es equivalente a FIGURA 3.32 Sistema lineal del ejemplo 1: una solución.

y = −1 x=3

La solución es x = 3 y y = −1. En la figura 3.32 se muestra una gráfica del sistema.

Ahora resuelva el problema 1 v

El sistema del ejemplo 1, 3x − 4y = 13

2x + 3y = 3

(15)

(16)

puede resolverse de otra manera. Primero, se elige una de las ecuaciones —por ejemplo la ecuación (15)— y se despeja una de las incógnitas en términos de la otra, digamos x en términos de y. Así, la ecuación (15) es equivalente a 3x = 4y + 13, que a su vez equivale a x=

y se obtiene

13 4 y+ 3 3

13 4 y+ 3 3 2x + 3y = 3

x=

(17)

(18)

Sustituyendo el valor de x de la ecuación (17) en la ecuación (18) se obtiene 2

13 4 y+ 3 3

+ 3y = 3

(19)

De este modo ya se eliminó x. Resolviendo la ecuación (19), se tiene 8 26 y+ + 3y = 3 3 3 8y + 26 + 9y = 9

eliminando fracciones

17y = −17 y = −1

Al reemplazar y en la ecuación (17) por −1 se obtiene x = 3, y el sistema original es equivalente a x=3 y = −1 tal como resultó antes. Este método se llama eliminación por sustitución.

152

Capítulo 3

Rectas, parábolas y sistemas de ecuaciones y 4 Rectas paralelas distintas x

FIGURA 3.33 APL Í Q U E LO u 17. Dos especies de ciervos, A y B, que viven en un refugio de vida salvaje comen alimento extra en invierno. Cada semana reciben 2 toneladas de alimento en forma de croqueta y 4.75 toneladas de heno. Cada ciervo de la especie A requiere 4 libras de croquetas y 5 libras de heno. Cada ciervo de la especie B requiere 2 libras de croquetas y 7 de heno. ¿Cuántos ciervos de cada especie se podrán sostener con el alimento de modo que cada semana se consuma toda la comida recibida?

EJEMPLO 2

Sistema lineal del ejemplo 2; no hay solución.

Método de eliminación por sustitución

Utilice la eliminación por sustitución para resolver el sistema x + 2y − 8 = 0 2x + 4y + 4 = 0

Solución: Es fácil resolver la primera ecuación para x. Al hacerlo se obtiene el sistema

equivalente

x = −2y + 8

2x + 4y + 4 = 0

(20)

(21)

Al sustituir −2y + 8 por x en la ecuación (21) se obtiene

2(−2y + 8) + 4y + 4 = 0 −4y + 16 + 4y + 4 = 0

Esta última ecuación se simplifica a 20 = 0. Por lo tanto, se tiene el sistema x = −2y + 8

20 = 0

(22)

(23)

Como la ecuación (23) nunca es verdadera, no existe solución para el sistema original. La razón es clara si se observa que las ecuaciones originales pueden escribirse en la forma pendiente-intersección como 1 y =− x+4 2 y 1 y =− x−1 2

APL Í Q U E LO u 18. Dos especies de peces A y B se están criando en una granja piscícola, donde se les alimenta con dos suplementos vitamínicos. Cada día se reciben 100 gramos del primer suplemento y 200 gramos del segundo. Cada pez de la especie A requiere 15 mg del primer suplemento y 30 mg del segundo. Cada pez de la especie B requiere 20 mg del primer suplemento y 40 mg del segundo. ¿Cuántos peces de cada especie puede sostener la granja de modo que diariamente se consuman todos los suplementos?

Estas ecuaciones representan líneas rectas que tienen pendientes de −21, pero diferentes intersecciones y, 4 y −1. Esto es, determinan rectas paralelas diferentes. (Vea la figura 3.33).

Ahora resuelva el problema 9 v

EJEMPLO 3

Sistema lineal con un número infinito de soluciones

Resuelva

x + 5y = 2 5 1 x+ y=1 2 2

(24) (25)

Solución: Se comienza por eliminar x de la segunda ecuación. Multiplicando la ecuación

(25) por −2, se tiene

x + 5y = 2

−x − 5y = −2

(26)

(27)

Sección 3.4

Sistemas de ecuaciones lineales

Sumando la ecuación (26) a la (27) se obtiene

153 (28)

x + 5y = 2

(29)

0=0

Puesto que la ecuación (29) siempre es cierta, cualquier solución de la ecuación (28) es una solución del sistema. Ahora se verá cómo puede expresarse esta respuesta. De la ecuación (28) se tiene x = 2 − 5y, donde y puede ser cualquier número real, digamos r. Por lo tanto, puede escribirse x = 2 − 5r. La solución completa es x = 2 − 5r y=r

y L1, L2

L1: x  5y  2 L2: 12 x  52 y  1 x

FIGURA 3.34 Sistema lineal del ejemplo 3; un número infinito de soluciones.

donde r es cualquier número real. En esta situación, a r se le denomina parámetro y se dice que hay una familia de soluciones con un parámetro. Cada valor de r determina una solución particular. Por ejemplo, si r = 0, entonces x = 2 y y = 0 es una solución; si r = 5, entonces x = −23 y y = 5 es otra solución. Es claro que el sistema tiene un número infinito de soluciones. Resulta útil notar que al escribir las ecuaciones (24) y (25) en sus formas pendiente-intersección, se obtiene el sistema equivalente  1 2   y = − x + 5 5  2 1  y = − x + 5 5

en el que ambas ecuaciones representan la misma recta. De modo que las rectas coinciden (vea la figura 3.34) y las ecuaciones (24) y (25) son equivalentes. La solución al sistema consiste en las parejas de coordenadas de todos los puntos ubicados sobre la recta x + 5y = 2, puntos que están dados por la solución paramétrica. Ahora resuelva el problema 13 v

TECNOLOGÍA Resuelva de manera gráfica el sistema

figura 3.35). Por último, utilizando la característica de trazado y acercamiento, o bien la de intersección, se estima la solución como x = 2.52, y = −3.82.

9x + 4.1y = 7 2.6x − 3y = 18 Solución: Primero se resuelve cada ecuación para y, de

10

modo que cada ecuación tenga la forma y = f(x). 1 (7 − 9x) 4.1 1 y = − (18 − 2.6x) 3 y=

10

Luego se introducen estas funciones como Y1 y Y2 y se despliegan sobre el mismo rectángulo de visualización. (Vea la

EJEMPLO 4

FIGURA 3.35

Solución gráfica del sistema.

Mezcla

Un fabricante de productos químicos debe surtir una orden de 500 litros de solución de ácido al 25% (veinticinco por ciento del volumen es ácido). Si en existencia hay disponibles soluciones al 30 y 18%, ¿cuántos litros de cada una debe mezclar para surtir el pedido? Solución: Sean x y y, respectivamente, el número de litros de las soluciones al 30 y 18%

que deben mezclarse. Entonces

x + y = 500

154

Capítulo 3

Rectas, parábolas y sistemas de ecuaciones

Para ayudar a visualizar la situación, se dibuja el diagrama en la figura 3.36. En 500 litros de una solución al 25%, habrá 0.25(500) = 125 litros de ácido. Este ácido proviene de dos fuentes: 0.30x litros de la solución al 30% y 0.18y litros de la solución al 18%. Entonces, 0.30x + 0.18y = 125 Estas dos ecuaciones forman un sistema de dos ecuaciones lineales con dos incógnitas. Al resolver la primera para x se obtiene x = 500 − y. Sustituyendo en la segunda se obtiene 0.30(500 − y) + 0.18y = 125 Resolviendo ésta para y, se encuentra que y = 20813 litros. Así, x = 500 − 20813 = 29123 litros. (Vea la figura 3.37). Ahora resuelva el problema 25 v 500 litros 500 x litros

y litros 



0.30x es ácido.

0.18y es ácido.

0.25(500) es ácido.

Solución al 30%

Solución al 18%

Solución al 25%

FIGURA 3.36

Problema de la mezcla.

0

500 0

FIGURA 3.37

Gráfica para el ejemplo 4.

Sistemas con tres variables Los métodos para resolver un sistema de ecuaciones lineales con dos variables también pueden utilizarse para resolver sistemas de ecuaciones lineales con tres variables. Una ecuación lineal general con tres variables x, y y z es una ecuación que tiene la forma Ax + By + Cz = D donde A, B, C y D son constantes y A, B y C no son todas cero. Por ejemplo, 2x − 4y + z = 2 es una de tales ecuaciones. Una ecuación lineal general con tres variables representa geométricamente un plano en el espacio, y una solución al sistema de tales ecuaciones es la intersección de los planos. En el ejemplo 5 se muestra cómo resolver un sistema de tres ecuaciones lineales con tres variables. APL Í Q U E LO u 19. Una cafetería se especializa en mezclas de café. Con base en café de los tipos A, B y C, el dueño quiere preparar una mezcla que venderá en $8.50 por bolsa de una libra. El costo por libra de estos tipos de café es de $12, $9 y $7, respectivamente. La cantidad del tipo B debe ser el doble de la cantidad del tipo A. ¿Cuánto café de cada tipo estará en la mezcla final?

EJEMPLO 5 Resuelva

Resolución de un sistema lineal con tres variables  2x + y + z = 3   −x + 2y + 2z = 1   x − y − 3z = −6

(30) (31)

(32)

Solución: Este sistema consiste en tres ecuaciones lineales con tres variables. De la ecua-

ción (32), x = y + 3z — 6. Al sustituir este valor para x en las ecuaciones (30) y (31), se obtiene    2(y + 3z − 6) + y + z = 3 −(y + 3z − 6) + 2y + 2z = 1   x = y + 3z − 6

Sección 3.4

Simplificando, resulta

Sistemas de ecuaciones lineales

   3y + 7z = 15 y − z = −5   x = y + 3z − 6

155 (33) (34)

(35)

Observe que x no aparece en las ecuaciones (33) y (34). Como cualquier solución del sistema original debe satisfacer las ecuaciones (33) y (34), primero debe considerarse su solución: (33)

3y + 7z = 15

(34)

y − z = −5

De la ecuación (34), y = z − 5. Esto significa que puede reemplazarse la ecuación (33) por 3(z − 5) + 7z = 15,

esto es,

z=3

Como z es 3, puede reemplazarse la ecuación (34) por y = −2. Así, el sistema anterior es equivalente a z=3 y = −2 El sistema original se transforma en

 z = 3 y = −2  x = y + 3z − 6

a partir de lo cual x = 1. La solución es x = 1, y = −2 y z = 3, que usted puede verificar.

Ahora resuelva el problema 15 v

De igual forma que un sistema de dos variables puede tener una familia de soluciones con un parámetro, un sistema con tres variables puede tener una familia de soluciones con uno o dos parámetros. Los dos ejemplos siguientes lo ilustran. EJEMPLO 6 Resuelva

Familia de soluciones con un parámetro     

x − 2y = 4

(35)

4x − 7y + 2z = 6

(37)

2x − 3y + 2z = −2

(36)

Solución: Observe que así como la ecuación (35) puede escribirse en la forma x − 2y + 0z = 4, las ecuaciones (35) a (37) pueden considerarse como un sistema de tres ecuaciones lineales en las variables x, y y z. A partir de la ecuación (35) se tiene x = 2y + 4. Usando esta ecuación y el método de sustitución puede eliminarse x de las ecuaciones (36) y (37):   x = 2y + 4  2(2y + 4) − 3y + 2z = −2   4(2y + 4) − 7y + 2z = 6

lo cual se simplifica hasta obtener,

    

x = 2y + 4

y + 2z = −10 y + 2z = −10

Multiplicando la ecuación (40) por −1 se obtiene   x = 2y + 4  y + 2z = −10   −y − 2z = 10

(38) (39)

(40)

156

Capítulo 3

Rectas, parábolas y sistemas de ecuaciones

Al sumar la segunda ecuación a la tercera resulta  x = 2y + 4  y + 2z = −10  0=0

Como la ecuación 0 = 0 siempre es verdadera, el sistema es equivalente a x = 2y + 4

y + 2z = −10

(41)

(42)

Resolviendo la ecuación (42) para y, se tiene

y = −10 − 2z

la cual expresa a y en términos de z. También puede expresarse a x en términos de z. De la ecuación (41), x = 2y + 4 = 2(−10 − 2z) + 4

Por lo tanto, se tiene

= −16 − 4z

x = −16 − 4z y = −10 − 2z

Como no hay restricciones sobre z, esto sugiere la existencia de una familia de soluciones paramétricas. Haciendo z = r, se tiene la familia de soluciones siguiente para el sistema dado: x = −16 − 4r y = −10 − 2r z=r

Es posible obtener otras representaciones donde r puede ser cualquier número real. Entonces, se ve que el sistema dado tiene un núparamétricas de la solución. mero infinito de soluciones. Por ejemplo, haciendo r = 1 se obtiene la solución particular

x = −20, y = −12 y z = 1. No hay nada especial acerca del nombre del parámetro. De hecho, como z = r, podría considerarse a z como el parámetro. Ahora resuelva el problema 19 v

EJEMPLO 7

Familia de soluciones con dos parámetros

Resuelva el sistema

x + 2y + z = 4 2x + 4y + 2z = 8

Solución: Este es un sistema de dos ecuaciones lineales con tres variables. Se eliminará x

de la segunda ecuación al multiplicarla primero por −21:

x + 2y + z = 4 −x − 2y − z = −4

Sumando la primera ecuación a la segunda se obtiene

De la primera ecuación, resulta

x + 2y + z = 4 0=0

x = 4 − 2y − z

Como no existe restricción sobre y o z, éstos pueden ser números reales arbitrarios, lo que proporciona una familia de soluciones con dos parámetros. Cuando se establecen y = r y

Sección 3.4

Sistemas de ecuaciones lineales

157

z = s, tenemos que la solución del sistema es

x = 4 − 2r − s y=r

z=s

donde r y s pueden ser cualesquiera números reales. Cada asignación de valores a r y a s proporciona una solución del sistema, de modo que existe un número infinito de soluciones. Por ejemplo, al hacer r = 1 y s = 2 se obtiene la solución particular x = 0, y = 1 y z = 2. Tal como sucedió en el último ejemplo, no hay nada especial acerca de los nombres de los parámetros. En particular, como y = r y z = s, podría considerarse a y y z como los dos parámetros. Ahora resuelva el problema 23 v

PROBLEMAS 3.4 En los problemas del 1 al 24, resuelva los sistemas algebraicamente. x + 4y = 3 4x + 2y = 9 1. 2. 3x − 2y = −5 5y − 4x = 5 3. 5. 7. 9. 10. 11.

2x + 3y = 1 x + 2y = 0

u+v =5 u−v =7

2p + q = 16 3p + 3q = 33

6.

x − 2y = −7 5x + 3y = −9

4x + 12y = 12 2x + 4y = 12

8.

4x − 3y − 2 = 3x − 7y x + 5y − 2 = y + 4

5x + 7y + 2 = 9y − 4x + 6 21 x 2 2 x 3 3 x 8

− 43 y −

11 4

+ 21 y = 2

+

5 y 6

=

= 23 x + 23 y +

− 11 2

2p + 3q = 5 10p + 15q = 25   2x + y + 6z = 3 x − y + 4z = 1 15.  3x + 2y − 2z = 2   x + 4y + 3z = 10 4x + 2y − 2z = −2 17.  3x − y + z = 11 13.

x − 2z = 1 y+ z=3   x − y + 2z = 0 2x + y − z = 0 21.  x + 2y − 3z = 0

19.

23.

2x − y = 1 −x + 2y = 7

4.

x − 3y + z = 5 −2x + 6y − 2z = −10

5 4

12.

1 z 2 1 z 2

− 41 w = +

1 w 4

=

1 6 1 6

27. Telas Una fábrica de telas produce un tejido hecho a partir de diferentes fibras. Con base en algodón, poliéster y nailon, el propietario necesita producir una tela combinada que cueste $3.25 por libra fabricada. El costo por libra de estas fibras es de $4.00, $3.00 y $2.00, respectivamente. La cantidad de nailon debe ser la misma que la cantidad de poliéster. ¿Cuánto de cada fibra debe tener la tela final? 28. Impuesto Una compañía tiene ingresos gravables por $758 000. El impuesto federal es 35% de la parte restante después que el impuesto estatal ha sido pagado. El impuesto estatal es 15% de la parte restante después que el federal ha sido pagado. Determine los impuestos federal y estatal. 29. Velocidad de un avión Un avión recorre 900 millas en 2 horas y 55 minutos con viento a favor. Le toma 3 horas 26 minutos el viaje de regreso volando en contra del viento. Encuentre la velocidad del avión sin viento, calcule también la velocidad del viento.

5x − 3y = 2 −10x + 6y = 4   x + y + z = −1 3x + y + z = 1 16.  4x − 2y + 2z = 0   x + 2y + z = 4 2x − 4y − 5z = 26 18.  2x + 3y + z = 10 14.

2y + 3z = 1 3x − 4z = 0   x − 2y − z = 0 2x − 4y − 2z = 0 22.  −x + 2y + z = 0 20.

24.

5x + y + z = 17 4x + y + z = 14

25. Mezcla Un fabricante de productos químicos desea surtir un pedido de 800 galones de una solución de ácido al 25%. En existencia tiene soluciones al 20 y 35%. ¿Cuántos galones de cada solución debe mezclar para surtir el pedido? 26. Mezcla Un jardinero tiene dos fertilizantes que contienen diferentes concentraciones de nitrógeno. Uno tiene 3% de nitrógeno y el otro 11% de nitrógeno. ¿Cuántas libras de cada fertilizante debe mezclar para obtener 20 libras con una concentración de 9 por ciento?

30. Velocidad de una balsa En un viaje en balsa, recorrer 10 millas aguas abajo tomó media hora. El viaje de regreso tomó 43 de hora. Encuentre la velocidad de la balsa con el agua en calma y calcule la velocidad de la corriente. 31. Venta de muebles Un fabricante de comedores produce dos estilos, Americano Antiguo y Contemporáneo. Por su experiencia, el administrador ha determinado que pueden venderse 20% más comedores Americano Antiguo que Contemporáneo. En cada venta de un Americano Antiguo hay una utilidad de $250, mientras que se gana $350 en cada Contemporáneo. Si para el año próximo el administrador desea obtener una ganancia total de $130 000, ¿cuántas unidades de cada estilo deben venderse? 32. Encuesta A Encuestas Nacionales se le concedió un contrato para realizar una encuesta de preferencia de producto para Crispy

158

Capítulo 3

Rectas, parábolas y sistemas de ecuaciones

Crackers. Un total de 250 personas fueron entrevistadas. Encuestas Nacionales informó que a 62.5% más de las personas entrevistadas les gustaba Crispy Crackers que a las que no les gustaba. Sin embargo, el informe no indicó que el 16% de las personas entrevistadas no habían contestado. ¿A cuántas de las personas entrevistadas les gustó Crispy Crackers? ¿A cuántas no? ¿Cuántas no contestaron? 33. Costo de igualación United Products Co., fabrica calculadoras y tiene plantas en las ciudades de Exton y Whyton. En la planta de Exton, los costos fijos son de $5000 por mes y el costo de producir cada calculadora es de $5.50. En la planta de Whyton, los costos fijos son de $6000 por mes y la producción de cada calculadora cuesta $4.50. El mes siguiente, United Products debe producir 1000 calculadoras. ¿Cuántas debe fabricar cada planta si el costo total en cada una debe ser el mismo?

34. Mezcla de café Para obtener 100 lb de café que vende a $2.40 por libra, un comerciante de café mezcla tres tipos del grano que cuestan $2.20, $2.30 y $2.60 por libra. Si el comerciante utiliza la misma cantidad de los dos cafés más caros, ¿cuánto de cada tipo debe utilizar en la mezcla? 35. Comisiones Una compañía paga a sus agentes de ventas con base en un porcentaje de los primeros $100 000 en ventas, más otro porcentaje sobre cualquier cantidad por encima de los $100 000. Si un agente recibió $8500 por ventas de $175 000 y otro recibió $14 800 por ventas de $280 000, encuentre los dos porcentajes respectivos. 36. Utilidades anuales En informes financieros, las utilidades de una compañía en el año en curso (T) con frecuencia se comparan con las del año anterior (L), pero los valores reales de T y L no siempre se dan. Este año, una compañía tuvo una utilidad de $25 millones más que el año pasado. Las utilidades fueron 30% mayores. A partir de estos datos determine T y L. 37. Empaque de frutas La compañía de productos orgánicos Ilovetiny.com tiene 3600 libras de duraznos que debe empacar en cajas. La mitad de las cajas se llenarán con duraznos sueltos, cada una conteniendo 20 lb de fruta, y las otras se llenarán con ocho contenedores plásticos de apertura rápida de 8 lb, cada uno de los cuales contendrá 2.2 lb de duraznos. Determine el número de cajas y el número de contenedores que se requerirán. 38. Inversiones Una persona tiene dos inversiones y el porcentaje de ganancia por año en cada una es el mismo. Del total de la cantidad invertida, 40% menos $1000 se invirtieron en una empresa de riesgo y, al final de un año, la persona recibió un

rendimiento de $400 de esa empresa. Si el rendimiento total después de un año fue de $1200, encuentre la cantidad total invertida. 39. Corrida de producción Una compañía produce tres tipos de muebles para patio: sillas, mecedoras y sillones reclinables. Cada tipo requiere de madera, plástico y aluminio, como se indica en la tabla siguiente. La compañía tiene en existencia 400 unidades de madera, 600 de plástico y 1500 de aluminio. Para la corrida de fin de temporada, la compañía quiere utilizar todo su inventario. Para esto, ¿cuántas sillas, mecedoras y sillones debe fabricar? Madera

Plástico

Aluminio

Silla

1 unidad

1 unidad

2 unidades

Mecedora

1 unidad

1 unidad

3 unidades

Sillón reclinable

1 unidad

2 unidades

5 unidades

40. Inversiones Un total de $35 000 se invirtieron a tres tasas de interés: 7, 8 y 9%. El interés en el primer año fue de $2830, que no se reinvirtió. El segundo año la cantidad invertida originalmente al 9% ganó 10% y las otras tasas permanecieron iguales. El interés total en el segundo año fue de $2960. ¿Cuánto se invirtió a cada tasa? 41. Contratación de trabajadores Una compañía paga a sus trabajadores calificados $16 por hora en su departamento de ensamblado. Los trabajadores semicalificados ganan $9.50 por hora en ese departamento. A los empleados de envíos se les pagan $10 por hora. A causa de un incremento en los pedidos, la compañía necesita contratar un total de 70 trabajadores en los departamentos de ensamblado y envíos. Pagará un total de $725 por hora a estos empleados. A causa de un contrato con el sindicato, debe emplearse el doble de trabajadores semicalificados que de calificados. ¿Cuántos trabajadores semicalificados, calificados y empleados de envíos debe contratar la compañía? 42. Almacenamiento de un solvente Un tanque de ferrocarril de 10 000 galones se llena con solvente a partir de dos tanques de almacenamiento, A y B. El solvente de A se bombea a una tasa de 25 gal/min y el solvente de B a 35 gal/min. Por lo general, ambas bombas operan al mismo tiempo. Sin embargo, a causa de un fusible fundido la bomba en A estuvo sin funcionar 5 minutos. Las dos bombas terminaron de operar al mismo tiempo. ¿Cuántos galones de cada tanque de almacenamiento se utilizaron para llenar el tanque de ferrocarril?

Objetivo

3.5 Sistemas no lineales

Utilizar la sustitución para resolver sistemas de ecuaciones no lineales.

Un sistema de ecuaciones en el que al menos una ecuación es no lineal se llama sistema no lineal. Con frecuencia, un sistema no lineal puede resolverse por sustitución, como se hizo con los sistemas lineales. Los ejemplos siguientes lo ilustran.

Sección 3.5

EJEMPLO 1

Sistemas no lineales

159

Resolución de un sistema no lineal

Resuelva

x 2 − 2x + y − 7 = 0

3x − y + 1 = 0

(1)

(2)

Solución: Estrategia Si un sistema no lineal contiene una ecuación lineal, por lo general se despeja una de las variables de la ecuación lineal y se sustituye esa variable en la otra ecuación.

Cuando se despeja y de la ecuación (2) se obtiene y = 3x + 1

y 3x  y  1  0

(3)

Al sustituir en la ecuación (1) y simplificar, se obtiene

(2, 7)

x 2 − 2x + (3x + 1) − 7 = 0

x2 + x − 6 = 0

x2  2x  y  7  0

(x + 3)(x − 2) = 0

x

x = −3 o x = 2

(3, 8)

FIGURA 3.38 no lineales.

Sistema de ecuaciones

Si x = −3, entonces la ecuación (3) implica que y = −8; si x = 2, entonces y = 7. Debe comprobarse que cada pareja de valores satisfaga el sistema dado. De aquí que las soluciones sean x = −3, y = −8 y x = 2, y = 7. La solución geométrica se presenta en la gráfica del sistema de la figura 3.38. Observe que la gráfica de la ecuación (1) es una parábola y la de la ecuación (2) una recta. Las soluciones corresponden a los puntos de intersección (−3, −8) y (2, 7). Ahora resuelva el problema 1 v

EJEMPLO 2

Resolución de un sistema no lineal

Resuelva

ADVERTENCIA

Este ejemplo ilustra la necesidad de verificar todas las “soluciones”.

√ y = x+2 x+y =4

Solución: Al despejar y de la segunda ecuación, que es lineal, se obtiene

y=4−x

(4)

Al sustituir en la primera ecuación se obtiene √ 4−x = x+2 16 − 8x + x 2 = x + 2

6

2

elevando al cuadrado ambos lados

x − 9x + 14 = 0

(x − 2)(x − 7) = 0

10

FIGURA 3.39 del ejemplo 2.

Sistema no lineal

Por lo tanto, x = 2 o x = 7. De la ecuación (4), si x = 2, entonces y = 2; si x = 7, entonces y = −3. Como se realizó la operación de elevar al cuadrado en ambos lados, es necesario verificar los resultados. Aunque el par x = 2, y = 2 satisface ambas ecuaciones originales, éste no es el caso para x = 7, y = −3. Por lo tanto, la solución es x = 2, y = 2. (Vea la figura 3.39). Ahora resuelva el problema 13 v

160

Capítulo 3

Rectas, parábolas y sistemas de ecuaciones

TECNOLOGÍA Resuelva gráficamente la ecuación 0.5x2 + x = 3, donde x ≥ 0.

6

Solución: Para resolver la ecuación, podrían encontrarse los

ceros de la función f(x) = 0.5x2 + x − 3. De manera alterna, puede pensarse en este problema como la solución del sistema no lineal y = 0.5x 2 + x y=3

En la figura 3.40, se estima que el punto de intersección es x = 1.65, y = 3. Observe que la gráfica de y = 3 es una recta horizontal. La solución de la ecuación dada es x = 1.65.

0

6

FIGURA 3.40 Solución de 0.5x2 + x = 3.

PROBLEMAS 3.5 En los problemas del 1 al 14, resuelva el sistema no lineal dado. 1. 3. 5. 7. 9.

y=x −9 2x + y = 3 2

p2 = 5 − q p = q+1 x = y2 y = x2

y = 4 + 2x − x 2 y = x2 + 1 √ p= q p = q2 x 2 = y2 + 13 y = x 2 − 15

2. 4. 6. 8. 10.

y=x x − 2y = 0

3

y2 − x 2 = 28 x − y = 14

p2 − q + 1 = 0 5q − 3p − 2 = 0

x 2 + 4x − y = −4 y − x 2 − 4x + 3 = 0 z = 4/w 3z = 2w + 2

x 2 + y2 + 2xy = 1 2x − y = 2  x2   y = x − 1 + 1 x = y√ +1 14. 13. y =2 x+2   y = 1 x−1 15. Decoraciones La forma de una serpentina suspendida por encima de una pista de baile puede describirse mediante la función y = 0.01x2 + 0.01x + 7, donde y es la altura de la serpentina (en pies) por encima del piso y x es la distancia horizontal (en pies) desde el centro del salón. Una cuerda descrita por medio de la función y = 0.01x + 8.0 y que sujeta otra decoración toca a la serpentina. ¿En dónde toca la cuerda a la serpentina? 16. Marquesina La forma de una marquesina decorativa sobre una fachada puede describirse por medio de la función y = 0.06x2 + 0.012x + 8, donde y es la altura del borde de la marquesina (en pies) 11.

12.

por encima de la acera y x es la distancia (en pies) medida desde el centro del portal de la tienda. Un vándalo mete un palo a través de la marquesina perforando en dos lugares. La posición del palo puede describirse por medio de la función y = 0.912x + 5. ¿En qué parte de la marquesina están los agujeros que hizo el vándalo? 17. Determine gráficamente cuántas soluciones tiene el sistema  1  y= 2 x  y = 2 − x2 18. Resuelva gráficamente el sistema

2y = x 3 y = 8 − x2

con un decimal de precisión. 19. Resuelva gráficamente el sistema

y = x 2 − 2x + 1 y = x 3 + x 2 − 2x + 3

con un decimal de precisión. 20. Resuelva gráficamente el sistema

y = x3 − x + 1 y = 3x + 2

con un decimal de precisión.

En los problemas del 21 al 23, resuelva gráficamente la ecuación tratándola como un sistema. Redondee las respuestas a dos decimales. 21. 0.8x 2 + 2x = 6 donde x ≥ 0 √ 23. x 3 − 3x 2 = x − 8 22. − x + 3 = 1 − x

Objetivo

3.6 Aplicaciones de los sistemas de ecuaciones

Resolver sistemas que describen situaciones de equilibrio y puntos de equilibrio.

Equilibrio Recuerde de la sección 3.2 que una ecuación que relaciona el precio por unidad y la cantidad demandada (suministrada) se llama ecuación de demanda (o ecuación de oferta, según sea el caso). Suponga que para un producto Z la ecuación de demanda es p=−

1 q + 12 180

(1)

Sección 3.6

y la ecuación de oferta es

p

p=

(Dólares)

12 (540, 9) (1080, 6) 4

1000

q

1500

(Unidades por semana) 1 Ecuación de demanda: p   180 q  12

FIGURA 3.41

Curva de demanda.

p

(Dólares)

12 8

(600, 10) (300, 9)

4

Al sustituir p por

500

1000

q

1500

(Unidades por semana) 1 Ecuación de oferta: p  300 q8

Curva de oferta.

Por lo tanto,

1 q+8 300

(2)

1 q + 8 en la ecuación de demanda, se obtiene 300

1 1 q+8=− q + 12 300 180 1 1 q=4 + 300 180 q = 450

cantidad de equilibrio

1 (450) + 8 300 = 9.50

p=

precio de equilibrio

y el punto de equilibrio es (450, 9.50). Por ende, al precio de $9.50 por unidad, los fabricantes producirían exactamente la cantidad (450) de unidades por semana que los consumidores comprarían a ese precio. (Vea la figura 3.44). p

1 p  300 q8

12

p Precio de equilibrio  n

FIGURA 3.42

161

donde q, p ≥ 0. Las correspondientes curvas de demanda y oferta son las rectas de las figuras 3.41 y 3.42, respectivamente. Al analizar la figura 3.41, se observa que los clientes comprarán 540 unidades por semana cuando el precio sea de $9 por unidad, 1080 unidades cuando el precio sea de $6, y así sucesivamente. En la figura 3.42 se muestra que cuando el precio es de $9 por unidad, los productores colocarán 300 unidades por semana en el mercado, a $10 colocarán 600 unidades, y así sucesivamente. Cuando las curvas de demanda y oferta de un producto se representan en el mismo plano de coordenadas, el punto (m, n) donde las curvas se intersecan se llama punto de equilibrio. (Vea la figura 3.43). El precio, n, llamado precio de equilibrio, es el precio al que los consumidores comprarán la misma cantidad de un producto que los productores ofrezcan a ese precio. En pocas palabras, n es el precio en que se da una estabilidad entre productor y consumidor. La cantidad m se llama cantidad de equilibrio. Para determinar con precisión el punto de equilibrio, se resolverá el sistema formado por las ecuaciones de oferta y demanda. Esto se hará para los datos anteriores, es decir, el sistema  1   q + 12 ecuación de demanda p = − 180   p = 1 q + 8 ecuación de oferta 300

8

500

Aplicaciones de los sistemas de ecuaciones

Curva de oferta

n

(m, n) Punto de equilibrio

Precio de equilibrio

9.50 8

(450, 9.50) Punto de equilibrio 1 p  180 q  12

4

Curva de demanda 450 q

m Cantidad de equilibrio  m

FIGURA 3.43

1000

Equilibrio.

Cantidad de equilibrio

FIGURA 3.44

Equilibrio.

q

162

Capítulo 3

Rectas, parábolas y sistemas de ecuaciones

EJEMPLO 1

Efecto de los impuestos sobre el equilibrio

8 q + 50 la ecuación de oferta para el producto de un fabricante y suponga que 100 7 q + 65. la ecuación de demanda es p = − 100 a. Si al fabricante se le cobra un impuesto de $1.50 por unidad, ¿cómo se afectará el precio de equilibrio original si la demanda permanece igual?

Sea p =

Solución: Antes del impuesto, el precio de equilibrio se obtiene resolviendo el sistema  8   q + 50 p = 100    p = − 7 q + 65 100

Por sustitución,

−

y

8 7 q + 65 = q + 50 100 100 15 15 = q 100 100 = q

p=

8 (100) + 50 = 58 100

Por lo tanto, $58 es el precio de equilibrio original. Antes del impuesto el fabricante ofrecía 8 q + 50 por unidad. Después del impuesto, venderá la q unidades a un precio de p = 100 misma cantidad q de unidades con $1.50 adicional por unidad. El precio por unidad será 8 q + 50 + 1.50, de modo que la nueva ecuación de oferta es 100 8 q + 51.50 p= 100 La resolución del sistema

dará el nuevo precio de equilibrio:

 8   q + 51.50 p = 100    p = − 7 q + 65 100

7 8 q + 51.50 = − q + 65 100 100 15 q = 13.50 100 q = 90 8 p= (90) + 51.50 = 58.70 100

El impuesto de $1.50 por unidad incrementó el precio de equilibrio en $0.70. (Vea la figura 3.45). Observe que también existe una disminución en la cantidad de equilibrio, de q = 100 a q = 90, a causa del cambio en el precio de equilibrio. (En los problemas, se le pide que determine el efecto de un subsidio dado al fabricante, lo cual reducirá el precio del producto).

Aplicaciones de los sistemas de ecuaciones

Sección 3.6

163

p 70 Curva de oferta después del impuesto Curva de oferta antes del impuesto

(90, 58.70) 60

(100, 58) 51.5 50

Curva de demanda 100

q

200

FIGURA 3.45

Equilibrio antes y después del impuesto.

Ahora resuelva el problema 15 v b. Determine el ingreso total obtenido por el fabricante en el punto de equilibrio antes y después del impuesto. Solución: Si se venden q unidades de un producto a un precio p cada una, entonces el in-

greso total (TR) está dado por

yTR = pq

Antes del impuesto, el ingreso en (100, 58) es

yTR = (58)(100) = 5800

Después del impuesto, es que es una disminución. EJEMPLO 2

yTR = (58.70)(90) = 5283 v

Equilibrio con demanda no lineal

Encuentre el punto de equilibrio si las ecuaciones de oferta y demanda de un producto son 8000 q + 10 y p = p= , respectivamente. q 40

Solución: Aquí la ecuación de demanda no es lineal. Al resolver el sistema  q    p = 40 + 10

8000   p = q

por sustitución se obtiene

q 8000 = + 10 q 40

2

320 000 = q2 + 400q

multiplicando ambos lados por 40q

q + 400q − 320 000 = 0 (q + 800)(q − 400) = 0

q = −800

o

q = 400

Se descarta q = −800, puesto que q representa una cantidad. Al elegir q = 400, se tiene p = (8000/400) = 20, de modo que el punto de equilibrio es (400, 20). (Vea la figura 3.46).

164

Capítulo 3

Rectas, parábolas y sistemas de ecuaciones p

Demanda p  8000 q

(400, 20)

Oferta q p  10 40

20 10 80

160

240

FIGURA 3.46

320

q

400

Equilibrio con demanda no lineal.

v

Puntos de equilibrio Suponga que un fabricante produce un producto A y lo vende a $8 por unidad. Entonces, el ingreso total yTR recibido por la venta de q unidades es yTR = 8q

ingreso total

La diferencia entre el ingreso total recibido por q unidades y el costo total de q unidades es la utilidad del fabricante: utilidad = ingreso total − costo total

(Si la utilidad es negativa, entonces se tendrá una pérdida). El costo total, yTC, es la suma de los costos totales variables yVC y los costos totales fijos yFC: yTC = yVC + yFC

Los costos fijos son aquellos que bajo condiciones normales no dependen del nivel de producción; esto es, en algún periodo permanecen constantes durante todos los niveles de producción (ejemplos son la renta, el salario de los oficinistas y el mantenimiento normal). Los costos variables son aquellos que varían con el nivel de producción (como el costo de materiales, mano de obra, mantenimiento debido al uso y desgaste, etc.). Suponga que, para q unidades de producto A, y FC = 5000 22 y y VC = q 9

Entonces y TC =

22 q + 5000 9

costo fijo costo variable

costo total

En la figura 3.47 se presentan las gráficas de costo total e ingreso total. El eje horizontal representa el nivel de producción, q, y el eje vertical representa el valor total del ingreso o del costo. El punto de equilibrio es el punto en que el ingreso total es igual al costo total (TR = TC). Este punto ocurre cuando los niveles de producción y de ventas tienen como resultado cero pérdidas y cero utilidades. En el diagrama, llamado gráfica del punto de equilibrio, el punto de equilibrio es el punto (m, n) donde las gráficas de yTR = 8q y q + 5000 se intersecan. A m se le llama la cantidad de equilibrio y a n el ingreso y TC = 22 9 de equilibrio. Cuando el costo total y el ingreso total están relacionados de manera lineal con la producción, como en este caso, para cualquier nivel de producción mayor que m, el ingreso total es mayor que el costo total, lo cual resulta en una utilidad. Sin embargo, en cualquier nivel menor de m unidades, el ingreso total es menor que el costo total y esto resulta en una pérdida. Para una producción de m unidades, la utilidad es cero. En el ejemplo siguiente se examinarán los datos con mayor detalle.

Aplicaciones de los sistemas de ecuaciones

Sección 3.6 y

(Ingreso)

165

Punto de equilibrio yTC 

22 9

q  5000

(m, n) 5000 yTR  8q

500

FIGURA 3.47

EJEMPLO 3

1000

q

Gráfica del punto de equilibrio.

Punto de equilibrio, utilidad y pérdida

Un fabricante ofrece un producto a $8 por unidad y vende todo lo que produce. El costo fijo es de $5000 y el variable por unidad es de 22 9 (dólares). a. Encuentre la producción y el ingreso total en el punto de equilibrio.

Solución: A un nivel de producción de q unidades, el costo variable es y VC =

ingreso total es yTR = 8q. Por lo tanto,

y TR = 8q

y TC = y VC + y FC =

22 q 9

y el

22 q + 5000 9

En el punto de equilibrio, el ingreso total es igual al costo total. Así, resolvamos el sistema formado por las ecuaciones anteriores. Como yTR = yTC tenemos 8q =

8000

50 q = 5000 9 q = 900

Costo total

Ingreso total 0

1000

Así que la producción deseada es de 900 unidades, lo cual resulta en un ingreso total de yTR = 8(900) = 7200

0

FIGURA 3.48 (900, 7200).

22 q + 5000 9

Punto de equilibrio

(Vea la figura 3.48). b. Determine la utilidad cuando se producen 1800 unidades. Solución: Como utilidad = ingreso total − costo total, cuando q = 1800 se tiene

y TR − y TC = 8(1800) − = 5000

22 (1800) + 5000 9

Cuando se producen y venden 1800 unidades, la utilidad es de $5000. c. Determine la pérdida cuando se producen 450 unidades. Solución: Cuando q = 450,

y TR − y TC = 8(450) −

22 (450) + 5000 = −2500 9

Cuando el nivel de producción es de 450 unidades, ocurre una pérdida de $2500.

166

Capítulo 3

Rectas, parábolas y sistemas de ecuaciones

d. Determine la producción requerida para obtener una utilidad de $10 000. Solución: Para obtener una utilidad de $10 000, se tiene

utilidad = ingreso total − costo total 10 000 = 8q −

22 q + 5000 9

50 q 9 q = 2700

15 000 =

Así, deben producirse 2700 unidades.

Ahora resuelva el problema 9 v EJEMPLO 4

Cantidad de equilibrio

Determine la cantidad de equilibrio de XYZ Manufacturing Co., dada la información siguiente: costo fijo total, $1200; costo variable unitario, $2; ingreso total por vender q unida√ des, y TR = 100 q.

Solución: Para q unidades de producción,

√ y TR = 100 q

y TC = 2q + 1200

Igualando el ingreso total con el costo total se obtiene √ 100 q = 2q + 1200 √ 50 q = q + 600 dividiendo ambos lados entre 2 Elevando al cuadrado ambos lados, resulta

2500q = q2 + 1200q + (600)2 y 3000

0 = q2 − 1300q + 360 000

yTC  2q  1200

Por medio de la fórmula cuadrática,

Puntos de equilibrio

2000

yTR  100 q

400

FIGURA 3.49 equilibrio.

900

Dos puntos de

√

250 000 2 1300 ± 500 q= 2 q = 400 o q = 900

q=

q

1300 ±

Aunque tanto q = 400 como q = 900 son cantidades de equilibrio, en la figura 3.49 observe que cuando q > 900, el costo total es mayor que el ingreso total, de modo que siempre se tendrá una pérdida. Esto ocurre porque aquí el ingreso total no está relacionado linealmente con la producción. Por lo tanto, producir más de la cantidad de equilibrio no necesariamente garantiza una utilidad. Ahora resuelva el problema 21 v

PROBLEMAS 3.6 En los problemas del 1 al 8 se proporciona una ecuación de oferta y una de demanda para un producto. Si p representa el precio por unidad y q el número de unidades por unidad de tiempo, encuentre el punto de equilibrio. En los problemas 1 y 2, bosqueje el sistema. 1. Oferta: p =

2. Oferta: p =

2 q 100

3 + 3, Demanda: p = − 100 q + 11

1 q 1500

1 + 4, Demanda: p = − 2000 q+9

3. Oferta: 35 q − 2p + 250 = 0, Demanda: 65q + p − 537.5 = 0

4. Oferta: 246 p − 3.25q − 2460 = 0, Demanda: 410p + 3q − 14,452.5 = 0

5. Oferta: p = 2q + 20, Demanda: p = 200 − 2q2

6. Oferta: p = (q + 12)2 , Demanda: p = 644 − 6q − q2 √ 7. Oferta: p = q + 10, Demanda: p = 20 − q 2240 8. Oferta: p = 41 q + 6, Demanda: p = q + 12

Sección 3.6

En los problemas del 9 al 14, yTR representa el ingreso total y yTC el costo total para un fabricante. Si q representa tanto el número de unidades producidas como el número de unidades vendidas, determine la cantidad de equilibrio. En los problemas 9 y 10 bosqueje un diagrama de equilibrio. 9. y TR = 4q y TC = 2q + 5000

11. y TR = 0.02q y TC = 0.5q + 30 900 13. y TR = 90 − q+3 y TC = 1.1q + 37.3

15. Negocios producto son y

10. y TR = 14q y TC = 40 q + 1200 3

12. y TR = 0.25q y TC = 0.16q + 360 14. y TR = 0.1q2 + 9q y TC = 3q + 400

Las ecuaciones de oferta y demanda para cierto 3q − 200p + 1800 = 0 3q + 100p − 1800 = 0

respectivamente, donde p representa el precio por unidad y q el número de unidades vendidas por periodo. (a) Determine algebraicamente el precio de equilibrio y dedúzcalo mediante una gráfica. (b) Determine el precio de equilibrio cuando se fija un impuesto de 27 centavos por unidad al proveedor. 16. Negocios Un fabricante vende todo lo que produce. Su ingreso total está dado por yTR = 8q y el costo total por yTC = 7q + 500, donde q representa el número de unidades producidas y vendidas. (a) Encuentre el nivel de producción en el punto de equilibrio y dibuje la gráfica de equilibrio. (b) Encuentre el nivel de producción en el punto de equilibrio si el costo total se incrementa en 4%. 17. Negocios Un fabricante vende un producto en $8.35 por unidad y vende todo lo que produce. Los costos fijos son de $2116 y el costo variable es de $7.20 por unidad. ¿A qué nivel de producción existirán utilidades por $4600? ¿A qué nivel de producción habrá una pérdida de $1150? ¿A qué nivel de producción ocurre el punto de equilibrio? 18. Negocios El punto de equilibrio de mercado para un producto ocurre cuando se producen 13 500 unidades a un precio de $4.50 por unidad. El productor no proveerá unidades a $1 y el consumidor no demandará unidades a $20. Encuentre las ecuaciones de oferta y demanda si ambas son lineales. 19. Negocios Un fabricante de juguetes para niños alcanzará el punto de equilibrio en un volumen de ventas de $200 000. Los costos fijos son de $40 000 y cada unidad de producción se vende a $5. Determine el costo variable por unidad. 20. Negocios La Bigfoot Sandal Co., fabrica sandalias para las que el costo del material es de $0.85 por par y el costo de mano de obra es $0.96 por par. Hay costos variables adicionales de $0.32 por par. Los costos fijos son de $70 500. Si cada par se vende a $2.63, ¿cuántos pares deben venderse para que la compañía llegue al equilibrio?

Aplicaciones de los sistemas de ecuaciones

167

21. Negocios (a) Encuentre el punto de equilibrio para la compañía X, que vende todo lo que produce, si el costo variable por √ unidad es de $3, los costos fijos de $2 y y TR = 5 q, donde q es el número de unidades producidas. (b) Grafique la curva de ingreso total y la curva de costo total en el mismo plano. (c) Utilice su respuesta de (a) para reportar el intervalo de la cantidad en que ocurre la utilidad máxima. 22. Negocios Una compañía determinó que la ecuación de demanda para su producto es p = 1000/q, donde p es el precio por unidad para q unidades producidas y vendidas en algún periodo. Determine la cantidad demandada cuando el precio por unidad es (a) $4, (b) $2 y (c) $0.50. Para cada uno de estos precios calcule el ingreso total que la compañía recibirá. ¿Cuál será el ingreso sin importar el precio? (Sugerencia: Encuentre el ingreso cuando el precio es p). 23. Negocios Utilizando los datos del ejemplo 1, determine cómo se afectará el precio de equilibrio original si la compañía recibe un subsidio del gobierno de $1.50 por unidad. 24. Negocios La compañía Monroe Forging vende un producto de acero corrugado a la compañía Standard Manufacturing y compite para hacer estas ventas con otros proveedores. El vicepresidente de ventas de Monroe cree que reduciendo el precio del producto se podría asegurar 40% de incremento en el volumen de unidades vendidas a Standard Manufacturing. Como administrador del departamento de costos y análisis, a usted se le ha consultado para que analice la propuesta del vicepresidente y exponga sus recomendaciones de si ésta es financieramente benéfica para la Monroe Forging Co. Se le pide que determine específicamente lo siguiente: (a) Ganancia o pérdida neta con base en el precio propuesto. (b) Volumen de ventas de unidades que, bajo el precio propuesto, se requieren para obtener las mismas utilidades de $40 000 que se reciben con el precio y volumen de ventas actuales. Utilice la siguiente información en su análisis:

Precio unitario

Operaciones actuales

Propuesta del vicepresidente de ventas

$2.50

$2.00

Volumen de ventas 200 000 unidades 280 000 unidades Costo variable Total

$350 000

$490 000

Por unidad

$1.75

$1.75

Costo fijo

$110 000

$110 000

Utilidad

$40 000

?

25. Negocios Suponga que los productos A y B tienen ecuaciones de oferta y demanda relacionadas entre sí. Si qA y qB son las cantidades producidas y vendidas de A y B, respectivamente, y pA y pB sus respectivos precios, las ecuaciones de demanda son y

qA = 7 − pA + pB qB = 24 + pA − pB

y las ecuaciones de oferta son y

qA = −3 + 4pA − 2pB qB = −5 − 2pA + 4pB

Elimine qA y qB para obtener los precios de equilibrio.

168

Capítulo 3

Rectas, parábolas y sistemas de ecuaciones

26. Negocios

La ecuación de oferta para un producto es p = q2 − 10 y la ecuación de demanda es 20 p= q−2

Aquí, p representa el precio por unidad y q > 3.2 es el número de unidades (en miles) por unidad de tiempo. Grafique ambas ecuaciones y a partir de su gráfica determine el precio y la cantidad de equilibrio a un decimal.

27. Negocios

Para un fabricante, la ecuación de ingreso total es y TR = 20.5 q + 4 − 41

y la ecuación de costo total es

yTC = 0.02q3 + 10.4

donde q representa (en miles) tanto el número de unidades producidas como el de unidades vendidas. Trace una gráfica de equilibrio y encuentre la cantidad de equilibrio.

Repaso del capítulo 3 Términos y símbolos importantes Sección 3.1 Sección 3.2 Sección 3.3 Sección 3.4

Sección 3.5 Sección 3.6

Ejemplos

Rectas pendiente de una recta forma punto-pendiente forma pendiente-intersección ecuación lineal general en x y y relación lineal Aplicaciones y funciones lineales ecuación de demanda curva de demanda ecuación de oferta curva de oferta función lineal Funciones cuadráticas función cuadrática parábola eje de simetría vértice Sistemas de ecuaciones lineales sistema de ecuaciones sistemas equivalentes eliminación por adición eliminación por sustitución parámetro ecuación lineal general en x, y y z Sistemas no lineales sistema no lineal Aplicaciones de los sistemas de ecuaciones punto de equilibrio precio de equilibrio cantidad de equilibrio punto de equilibrio cantidad de equilibrio ingreso de equilibrio

Ej. 1, p. 129 Ej. 7, p. 132 Ej. 2, p. 137 Ej. 3, p. 138 Ej. 1, p. 143 Ej. 3, p. 150 Ej. 3, p. 152 Ej. 5, p. 154 Ej. 1, p. 159 Ej. 1, p. 162 Ej. 3, p. 165

Resumen La orientación de una recta no vertical está caracterizada por su pendiente y la recta está dada por y2 − y1 m= x2 − x1

donde (x1, y1) y (x2, y2) son dos puntos diferentes sobre la recta. La pendiente de una recta vertical no está definida y la pendiente de una recta horizontal es cero. Las rectas que ascienden de izquierda a derecha tienen pendiente positiva; las rectas que descienden de izquierda a derecha tienen pendiente negativa. Dos rectas son paralelas si y sólo si tienen la misma pendiente o son verticales. Dos rectas con pendientes distintas de cero, m1 y m2, son perpendiculares una a la otra si y sólo si 1 m1 = − . Una recta horizontal y una vertical son perpenm2 diculares entre sí. Las formas básicas de las ecuaciones de rectas son las siguientes: y − y1 = m(x − x1 ) forma punto-pendiente y = mx + b forma pendiente-intersección x=a recta vertical y=b recta horizontal general Ax + By + C = 0

La función lineal f (x) = ax + b

(a Z 0)

tiene como gráfica una línea recta. En economía, las funciones de oferta y demanda tienen la forma p = f (q) y juegan un papel importante. Cada función proporciona una correspondencia entre el precio p de un producto y el número de unidades q del producto que los fabricantes (o consumidores) ofrecerán (o comprarán) a ese precio durante algún periodo. Una función cuadrática tiene la forma f (x) = ax 2 + bx + c

(a = 0)

La gráfica de f es una parábola que abre hacia arriba si a > 0 y abre hacia abajo si a < 0. El vértice es −

b ,f 2a

−

b 2a

y c es la intersección y. El eje de simetría, así como las intersecciones x y y son útiles para hacer el bosquejo de la gráfica.

Capítulo 3

Un sistema de ecuaciones lineales puede resolverse con los métodos de eliminación por adición y eliminación por sustitución. Una solución puede incluir uno o más parámetros. La sustitución también es útil en la solución de sistemas no lineales. La resolución de un sistema formado por las ecuaciones de oferta y demanda para un producto proporciona el punto de

Repaso

169

equilibrio, el cual indica el precio al que los clientes comprarán la misma cantidad de un producto que los productores desean vender a ese precio. La utilidad es el ingreso total menos el costo total, donde el costo total es la suma de los costos fijos y los costos variables. El punto de equilibrio es el punto donde el ingreso total iguala al costo total.

Problemas de repaso 1. La pendiente de la recta que pasa por (2, 5) y (3, k) es 4. Encuentre k. 2. La pendiente de la recta que pasa por (5, 4) y (k, 4) es 0. Encuentre k. En los problemas del 3 al 9, determine la forma pendiente-intersección y una forma general de una ecuación de la recta que tiene las propiedades indicadas. 3. Pasa por (−2, 3) y tiene intersección y igual a −1. 4. Pasa por (−1, −1) y es paralela a la recta y = 3x − 4. 5. Pasa por (8, 3) y tiene pendiente 3. 6. Pasa por (3, 5) y es vertical. 7. Pasa por (−2, 4) y es horizontal. 8. Pasa por (1, 2) y es perpendicular a la recta −3y + 5x = 7. 9. Tiene intersección y igual a −3 y es perpendicular a 2y + 5x = 2. 10. Determine si el punto (3, 11) pertenece a la recta que pasa por (2, 7) y (4, 13). En los problemas del 11 al 16, determine si las rectas son paralelas, perpendiculares o de ninguna de las dos formas. 11. x + 4y + 2 = 0,

12. y − 2 = 2(x − 1),

8x − 2y − 2 = 0

13. x − 3 = 2(y + 4),

14. 2x + 7y − 4 = 0, 15. y = 5x + 2, 16. y = 7x,

2x + 4y − 3 = 0

y = 4x + 2

6x + 21y = 90

10x − 2y = 3

y=7

En los problemas del 17 al 20, escriba cada recta en la forma pendiente-intersección y haga un bosquejo de su gráfica. ¿Cuál es la pendiente de la recta? 17. 3x − 2y = 4

18. x = −3y + 4 20. 3x − 5y = 0

19. 4 − 3y = 0

En los problemas del 21 al 30 grafique cada función. Para las funciones que sean lineales, también obtenga la pendiente y la intersección con el eje vertical. Para las cuadráticas obtenga todas las intersecciones y el vértice. 21. y = f (x) = 17 − 5x 23. y = f (x) = 9 − x 2

25. y = h(t) = 3 + 2t + t 27. p = g(t) = −7t

22. s = g(t) = 5 − 3t + t 2

2

24. y = f (x) = 3x − 7

26. y = k(t) = −3 − 3t

28. y = F(x) = (2x − 1)2

29. y = F(x) = −(x 2 + 2x + 3) 30. y = f (x) = 5x + 2

En los problemas del 31 al 44, resuelva el sistema dado. 31. 33.

2x − y = 6 3x + 2y = 5

7x + 5y = 5 6x + 5y = 3

32. 34.

8x − 4y = 7 y = 2x − 4

2x + 4y = 8 3x + 6y = 12

 1 1   x− y=2 2 3 35.   3x + 1y = 3 4 2   3x − 2y + z = −2 2x + y + z = 1 37.  x + 3y − z = 3

36.

38.

39.

x 2 − y + 5x = 2 x2 + y = 3

40.

41.

x + 2z = −2 x+y+z =5

42.

43.

x−y−z =0 2x − 2y + 3z = 0

44.

 1 1 1   x− y= 3 4 12   4 x + 3y = 5 3 3  3y + x   2x + =9 3   y + 5x + 2y = 7 4  3  y= x+2  x+y−2=0  x + y + z = 0 x−y+z =0  x+z =0

2x − 5y + 6z = 1 4x − 10y + 12z = 2

45. Suponga que a y b están relacionadas linealmente de modo que a = 0 cuando b = −3 y a = 3 cuando b = −5. Encuentre una forma lineal general de una ecuación que relacione a y b. También determine a cuando b = 3. 46. Temperatura y frecuencia cardiaca Cuando la temperatura T (en grados Celsius) de un gato se reduce, su frecuencia cardiaca r (en latidos por minuto) disminuye. Bajo condiciones de laboratorio, un gato a temperatura de 36 °C tuvo una frecuencia cardiaca de 206 y a temperatura de 30 °C su frecuencia cardiaca fue de 122. Si r se relaciona linealmente con T, donde T está entre 26 y 38, (a) determine una ecuación para r en términos de T y (b) determine la frecuencia cardiaca del gato a una temperatura de 27 °C.

218

Capítulo 5

Matemáticas financieras

n+1 n se inn crementan conforme n aumente pero que, no obstante, están acotados. [Por ejemplo, puede n+1 n demostrarse que todos los números son menores que 3]. Se definió a e como el n n+1 n mínimo número real que es mayor que todos los valores , donde n es un entero n positivo. Se deduce (aunque está fuera del ámbito de este libro) que no es necesario exigir m+1 m que n sea entero. Para cualquier número arbitrario positivo m, los números se m incrementan conforme m aumenta pero permanecen acotados y el número e, según se dem+1 m finió en la sección 4.1, es el mínimo número real mayor que todos los valores . m En el caso que tenemos a la mano, para una r fija, los números m = k/r se incrementan conforme k (un entero) aumenta, pero los m = k/r no son necesariamente enteros. Sin embargo, si se acepta que el párrafo anterior es cierto, entonces resulta que el monto comrt m+1 m se aproxima al valor Pert conforme k, y por ende m, aumenta de puesto P m modo indefinido y se tiene lo siguiente:

En la sección 4.1 se observó que, para el entero positivo n, los números

Monto compuesto bajo interés continuo

La fórmula S = Pert

(1)

proporciona el monto compuesto S de un capital P después de t años a una tasa de interés anual r compuesta continuamente. El interés de $5.13 es el monto máximo de interés compuesto que puede generarse a una tasa anual de 5 por ciento.

EJEMPLO 1

Monto compuesto

Si se invierten $100 a una tasa anual de 5% capitalizado continuamente, encuentre el monto total al término de a. 1 año. b. 5 años.

Solución:

a. Aquí P = 100, r = 0.05 y t = 1, de modo que

S = Pert = 100e(0.05)(1) ≈ 105.13

Este valor puede compararse con el valor registrado después de un año por una inversión de $100 invertidos a una tasa de 5% compuesto semestralmente a saber, 100(1.025)2 ≈ 105.06. b. Aquí P = 100, r = 0.05 y t = 5, de modo que S = 100e(0.05)(5) = 100e0.25 ≈ 128.40

Ahora resuelva el problema 1 v Puede encontrarse una expresión que dé la tasa efectiva que corresponda a una tasa anual r compuesta continuamente. (De la sección 5.1, la tasa efectiva es la tasa compuesta anualmente que produce el mismo interés en un año que el generado por el esquema de tasa y capitalización que estamos considerando). Si re es la correspondiente tasa efectiva, entonces después de un año el capital P se convierte en P(1 + re). Esto debe ser igual a la cantidad que se acumulaba bajo interés continuo, Per. Por lo tanto, P(1 + re) = Per, de lo cual resulta 1 + re = er, así que re = er − 1.

Sección 5.3

Interés compuesto continuamente

219

Tasa efectiva bajo interés compuesto continuamente

La tasa efectiva correspondiente a una tasa anual de r compuesta continuamente es re = er − 1 EJEMPLO 2

Tasa efectiva

Encuentre la tasa efectiva que corresponda a una tasa anual de 5% compuesta continuamente. Solución: La tasa efectiva es

que es 5.13 por ciento.

er − 1 = e0.05 − 1 ≈ 0.0513 Ahora resuelva el problema 5 v

Si se despeja P de S = Pert, se obtiene P = S/ert = Se−rt. En esta fórmula, P es el capital que debe invertirse ahora a una tasa anual r compuesta continuamente de modo que al final de t años el monto compuesto sea S. Se le llama P al valor presente de S. Valor presente bajo interés continuo

La fórmula P = Se−rt

da el valor presente P de S dinero que se debe pagar al final de t años a una tasa anual r compuesta continuamente. EJEMPLO 3

Fondo de inversión

Un fondo de inversión se establece por medio de un solo pago de modo que al final de 20 años haya $25 000 en el fondo. Si el interés se capitaliza continuamente a una tasa anual de 7%, ¿cuánto dinero (aproximado a la unidad más cercana) debe pagarse inicialmente al fondo? Solución: Se desea saber el valor presente de $25 000 pagaderos dentro de 20 años. Por

lo tanto,

P = Se−rt = 25 000e−(0.07)(20) = 25 000e−1.4 ≈ 6165

Así que deben pagarse $6165 inicialmente.

Ahora resuelva el problema 13 v

PROBLEMAS 5.3 En los problemas 1 y 2, encuentre el monto total y el interés compuesto si se invierten $4000 durante seis años y el interés se capitaliza continuamente a la tasa anual dada. 2. 9% 1. 641% En los problemas 3 y 4, encuentre el valor presente de $2500 pagaderos dentro de ocho años si el interés es compuesto continuamente a la tasa anual dada. 4. 8% 3. 121%

En los problemas del 5 al 8, encuentre la tasa efectiva de interés que corresponde a la tasa anual dada compuesta continuamente. 5. 4% 6. 8% 7. 3% 8. 11%

9. Inversión Si se depositan $100 en una cuenta de ahorros que gana interés a una tasa anual de 421% compuesta continuamente, ¿cuál será el valor de la cantidad al final de dos años? 10. Inversión Si se invierten $1000 a una tasa anual de 3% compuesta continuamente, encuentre el monto total al final de ocho años. 11. Redención de acciones La mesa directiva de una compañía acuerda redimir algunas de sus acciones preferentes en cinco años. En ese tiempo, se requerirá $1 000 000. Si la compañía puede invertir dinero a una tasa de interés anual de 5% compuesta continuamente, ¿cuánto debe invertir en este momento de modo que el valor futuro sea suficiente para redimir las acciones?

220

Capítulo 5

Matemáticas financieras

12. Fondo de inversión Un fondo de inversión se establece por un solo pago de modo que al final de 30 años haya $50 000 en el fondo. Si el interés se capitaliza continuamente a una tasa anual de 6%, ¿cuánto dinero debe pagarse al fondo en un inicio? 13. Fondo de inversión Como un regalo para el cumpleaños 21 de su hija recién nacida, los Smith quieren darle una cantidad de dinero que tenga el mismo poder adquisitivo que $21 000 en la fecha de su nacimiento. Para hacerlo, realizan un solo pago inicial a un fondo de inversión establecido específicamente para tal propósito. (a) Suponga que la tasa de inflación efectiva anual es de 3.5%. Dentro de 21 años, ¿cuál suma tendrá el mismo poder adquisitivo que $21 000 actuales? (b) ¿Cuál debe ser la cantidad de pago único inicial al fondo si el interés se capitaliza continuamente a una tasa anual de 3.5 por ciento? 14. Inversión En la actualidad, los Smith tienen $50 000 para invertir durante 18 meses. Tienen dos opciones para ello: (a) Invertir el dinero en un certificado que paga interés a la tasa nominal de 5% compuesto trimestralmente. (b) Invertir el dinero en una cuenta de ahorros que genera interés a la tasa anual de 4.5% compuesta continuamente. Con cada opción, ¿cuánto dinero tendrán dentro de 18 meses? 15. ¿Qué tasa anual compuesta de manera continua es equivalente a una tasa efectiva de 5 por ciento? 16. ¿Qué tasa anual r compuesta de manera continua es equivalente a una tasa nominal de 6% compuesto semestralmente? 17. Si un interés es compuesto continuamente a una tasa anual de 0.07, ¿cuántos años le tomaría a un capital P triplicarse? Redondee su respuesta al año más cercano. 18. Si un interés es compuesto continuamente, ¿a qué tasa anual un capital de P se cuadruplicará en 20 años? Dé su respuesta como un porcentaje corregido a dos decimales. 19. Opciones de ahorro El 1 de julio de 2001, el señor Green tenía $1000 en una cuenta de ahorros en el First National Bank. Esta cuenta ganaba interés a una tasa anual de 3.5% compuesto continuamente. Un banco de la competencia intentó atraer nuevos clientes ofreciendo añadir de manera inmediata $20 a cualquier cuenta nueva que se abriera con un depósito mínimo de $1000 y que la nueva cuenta generaría interés a la tasa anual de 3.5% compuesto semestralmente. El señor Green decidió elegir una de las siguientes tres opciones el 1 de julio de 2001: (a) Dejar el dinero en el First National Bank. (b) Cambiar el dinero al banco competidor.

Objetivo

5.4 Anualidades

Introducir las nociones de anualidades ordinarias y anualidades anticipadas. Utilizar series geométricas para modelar el valor presente y valor futuro de una anualidad. Determinar pagos que se depositarán en un fondo de amortización.

Anualidades

(c) Dejar la mitad del dinero en el First National Bank y cambiar la otra mitad al banco competidor. Para cada una de estas tres opciones, determine el monto acumulado del señor Green el 1 de julio de 2003. 20. Inversión (a) El 1 de noviembre de 1996, la señora Rodgers invirtió $10 000 en un certificado de depósito a 10 años que pagaba interés a la tasa anual de 4% compuesto continuamente. Cuando el certificado maduró el 1 de noviembre de 2006, ella reinvirtió el monto total acumulado en bonos corporativos, los cuales ganan interés a la tasa de 5% compuesto anualmente. Al entero más cercano, ¿cuál será el monto acumulado de la señora Rodgers el 1 de noviembre de 2011? (b) Si la señora Rodgers hubiera hecho una sola inversión de $10 000 en 1996 cuya maduración fuera en 2011 con una tasa efectiva de interés de 4.5%, ¿el monto acumulado sería mayor o menor que el del inciso (a)?, ¿por cuánto (al entero más cercano)? 21. Estrategia de inversión Suponga que usted tiene $9000 para invertir. (a) Si los invierte con el First National Bank a la tasa nominal de 5% compuesto trimestralmente, determine el monto acumulado al final de un año. (b) El First National Bank también ofrece certificados en los que paga 5.5% compuesto continuamente. Sin embargo, se requiere un mínimo de $10 000 de inversión. Como usted sólo tiene $9000, el banco está dispuesto a darle un préstamo por un año por la cantidad adicional de $1000 que usted necesita. El interés para este préstamo es una tasa efectiva de 8% y tanto el capital como el interés se pagan al final del año. Determine si esta estrategia es preferible o no a la estrategia del inciso (a). 22. Si un interés se capitaliza continuamente a una tasa anual del 3%, ¿en cuántos años se duplicará el capital? Redondee la respuesta a dos decimales. 23. Soluciones generales En el problema 29 de la sección 5.1 se señaló que la fórmula del monto capitalizado discretamente, S = P(1 + r)n, puede resolverse para cada una de las variables en términos de las otras tres. Realice la misma deducción para la fórmula del monto capitalizado continuamente, S = Pert. (Una vez más, no hay necesidad de memorizar ninguna de las tres fórmulas que resulten, aunque ya se conozca una de ellas. Al ver que las soluciones generales son fáciles, se sabe que todas las soluciones particulares también son sencillas).

La mejor forma de definir una anualidad es como una sucesión de pagos realizados por periodos fijos a lo largo de un intervalo de tiempo. Los periodos fijos de tiempo que se consideran aquí siempre serán iguales en longitud y a esa longitud de tiempo se le llamará periodo de pago. El intervalo de tiempo dado es el plazo de la anualidad. Los pagos que se considerarán siempre serán de igual valor. Ejemplo de una anualidad es el depósito de $100 en una cuenta de ahorros cada tres meses durante un año. La palabra anualidad proviene del latín annus, que significa “año”, y es probable que el primer uso de este término fuera describir una secuencia de pagos anuales. Es preciso hacer hincapié en que el periodo de pago puede ser de cualquier longitud acordada. Las definiciones informales de anualidad proporcionadas por las compañías de seguros en su publicidad sugieren que una anualidad es una sucesión de pagos del tipo de un ingreso por pensión. Sin embargo, una sucesión de pagos de un alquiler, un automóvil o una hipoteca es la que

Sección 5.4 0

1

2

3

n1

R

R

R

R

Anualidades

221

n Tiempo R Pagos

FIGURA 5.4 Anualidad ordinaria. 0

1

2

3

n1

n Tiempo

R

R

R

R

R

Pagos

FIGURA 5.5 Anualidad anticipada.

se ajusta a las matemáticas que se quieren describir aquí, por lo que la definición dada no informa sobre la finalidad de los pagos. Cuando se trate de anualidades, es conveniente marcar el tiempo en unidades de periodos de pago sobre una línea de tiempo, donde el ahora, es decir el presente, sea considerado como 0. La anualidad genérica constará de n pagos, cada uno por un valor R. Con referencia a esa línea de tiempo (vea la figura 5.4), suponga que los n pagos (cada uno por una cantidad R) se producen en los momentos 1, 2, 3, …, n. En este caso, hablamos de una anualidad ordinaria. A menos que se especifique lo contrario, se supone que una anualidad es una anualidad ordinaria. De nuevo con referencia a la línea de tiempo (vea la figura 5.5), suponga ahora que los n pagos iguales se producen en los momentos 0, 1, 2, …, n − 1. En este caso, hablamos de una anualidad anticipada. Observe que, en cualquier caso, los n + 1 diferentes tiempos 0, 1, 2, …, n − 1, n, definen n intervalos de tiempo consecutivos (cada uno con la longitud del periodo de pago). Puede considerarse que los pagos de una anualidad ordinaria se encuentran al final de cada periodo de pago, mientras que los de una anualidad anticipada son al comienzo de cada periodo de pago. Es probable que una sucesión de pagos de alquiler forme una anualidad anticipada porque la mayoría de los arrendadores exigen el alquiler del primer mes cuando menos para el momento en que el inquilino se muda. Por el contrario, la sucesión de los pagos de salarios que el empleador hace a un empleado regular de tiempo completo es probable que forme una anualidad ordinaria porque, generalmente, los salarios se pagan por el trabajo realizado en lugar de por el trabajo previsto. De ahora en adelante, suponga que el interés es a una tasa r por periodo de pago. Para cualquier tipo de anualidad, un pago, o monto R, realizado en el momento k, para uno de los momentos 0, 1, 2, …, n − 1, n, tiene un valor en el tiempo 0 y un valor en el tiempo n. El valor en el tiempo 0 es el valor presente de los pagos hechos en el momento k. En la sección 5.2, se observa que el valor presente del pago en el momento k es R(1 + r)−k. El valor en el tiempo n es el valor futuro del pago hecho en el momento k. En la sección 5.1, se observa que el valor futuro del pago realizado en el momento k es R(1 + r)n−k.

Valor presente de una anualidad El valor presente de una anualidad es la suma de los valores presentes de todos los n pagos. Representa el monto que debe invertirse ahora para comprar todos los pagos n. Consideremos el caso de una anualidad ordinaria y sea A su valor presente. En el párrafo anterior y en la figura 5.6, se observa que el valor presente está dado por A = R(1 + r)−1 + R(1 + r)−2 + ∙ ∙ ∙ + R(1 + r)−n Periodo 0

Valor presente de una anualidad ordinaria

1

2

3

n1

R

R

R

R

n R Pagos

R(1  r)1

R(1  r)2 R(1  r)n

FIGURA 5.6 Valor presente de una anualidad ordinaria.

222

Capítulo 5

Matemáticas financieras

A partir de lo establecido en la sección 1.6, se reconoce esta suma como la de los primeros n términos de la sucesión geométrica con primer término R(1 + r)−1 y razón común (1 + r)−1. Por lo que, a partir de la ecuación (16) de la sección 1.6 se obtiene A= = =

R(1 + r)−1 (1 − (1 + r)−n ) 1 − (1 + r)−1

R(1 − (1 + r)−n ) (1 + r)(1 − (1 + r)−1 )

R(1 − (1 + r)−n ) (1 + r) − 1

=R·

1 − (1 + r)−n r

donde la simplificación principal resulta de reemplazar el factor (1 + r)−1 en el numerador de la primera línea por (1 + r) en el denominador de la segunda línea. Valor presente de una anualidad

La fórmula A=R·

1 − (1 + r)−n r

(1)

da el valor presente A de una anualidad ordinaria R por periodo de pago durante n periodos a una tasa de interés de r por periodo. A la expresión (1 — (1 + r)−n)/r en la ecuación (1) se le da una notación un tanto extraña en matemáticas financieras, a saber an r, de modo que se tiene, por definición, an r =

1 − (1 + r)−n r

Con esta notación, la ecuación (1) puede escribirse como: A = Ran r

Siempre que un valor deseado de an r no aparezca en el apéndice A, se usará una calculadora para obtenerlo.

APL Í Q U E LO u 5. Dado un pago mensual de $500 durante seis años, utilice una calculadora gráfica para graficar el valor presente A como una función de la tasa de interés mensual, r. Determine la tasa nominal si el valor presente de la anualidad es de $30 000.

(2)

Si dejamos R = 1 en la ecuación (2), entonces se observa que $an r representa el valor presente de una anualidad de $1 por cada periodo de pago durante n periodos de pago a una tasa de interés de r por periodo de pago. El símbolo an r se lee en ocasiones como “a ángulo de n en r”. Si se escribe 1 − (1 + r)−n an r = a(n, r) = r se observa que an r es sólo una función de dos variables, como las estudiadas en la sección 2.8. De hecho, si se tuviera que escribir a(x, y) =

1 − (1 + y)−x y

entonces se observa que, para una y fija, la función señalada es una constante menos un múltiplo de una función exponencial de x. Para una x entera positiva fija, la función señalada es una función racional de y. hace de la nomenclatura esPor supuesto que an r no es la primera desviación que se √ tándar f(x) establecida para las funciones. Ya se ha visto que x , |x|, n! y log2 x son otras notaciones creativas utilizadas para indicar funciones particulares comunes. En el apéndice A se dan valores aproximados seleccionados de an r. EJEMPLO 1

Valor presente de una anualidad

Encuentre el valor presente de una anualidad de $100 por mes durante 321 años a una tasa de interés de 6% compuesto mensualmente.

Sección 5.4 Periodo 0 Pagos

Anualidades

1

2

3

4

5

6

7

2000

2000

2000

5000

5000

5000

5000

223

FIGURA 5.7 Anualidad del ejemplo 2.

Solución: Al sustituir en la ecuación (2), se establece R = 100, r = 0.06/12 = 0.005 y n = 3 21 (12) = 42. Por lo tanto,

A = 100a42 0.005

Del apéndice A, a42 0.005 ≈ 37.798300. De modo que, A ≈ 100(37.798300) = 3779.83 Por lo tanto, el valor presente de la anualidad es $3779.83. Ahora resuelva el problema 5 v AP LÍ Q U E LO u 6. Suponga que un hombre compra una casa con un pago inicial de $20 000 y después hace pagos trimestrales por $2000 al final de cada trimestre durante seis años y $3500 al final de cada trimestre durante ocho años más. Dada una tasa de interés de 6% capitalizable cada trimestre, determine el valor presente de los pagos y el precio de lista de la casa.

EJEMPLO 2

Valor presente de una anualidad

Dada una tasa de interés de 5% compuesto anualmente, encuentre el valor presente de una anualidad generalizada de $2000 que vencen al final de cada año durante tres años y $5000 pagaderos de ahí en adelante al final de cada año durante cuatro años. (Vea la figura 5.7). Solución: El valor presente se obtiene sumando los valores presentes de todos los pagos:

2000(1.05)−1 + 2000(1.05)−2 + 2000(1.05)−3 + 5000(1.05)−4 + 5000(1.05)−5 + 5000(1.05)−6 + 5000(1.05)−7

En lugar de evaluar esta expresión, es posible simplificar el trabajo considerando que los pagos serán una anualidad de $5000 durante siete años menos una anualidad de $3000 durante tres años, de modo que los tres primeros pagos serán de $2000 cada uno. Así, el valor presente es 5000a7 0.05 − 3000a3 0.05 ≈ 5000(5.786373) − 3000(2.723248)

≈ 20 762.12

Ahora resuelva el problema 17 v AP LÍ Q U E LO u 7. Dada una anualidad con pagos iguales al final de cada trimestre durante seis años y una tasa de interés de 4.8% compuesto trimestralmente, utilice una calculadora gráfica para graficar el valor presente A como una función del pago mensual R. Determine el pago mensual si el valor presente de la anualidad es de $15 000.

EJEMPLO 3

Pago periódico de una anualidad

Si se utilizan $10 000 para comprar una anualidad que consiste en pagos iguales al final de cada año durante los siguientes cuatro años y la tasa de interés es de 6% compuesto anualmente, encuentre el monto de cada pago. Solución: Aquí A = $10 000, n = 4, r = 0.06 y se desea encontrar R. De la ecuación (2), tenemos 10 000 = Ra4 0.06

Resolviendo para R se obtiene

R=

En general, la fórmula

10 000 10 000 ≈ ≈ 2885.91 a4 0.06 3.465106 R=

A an r

da el pago periódico R de una anualidad ordinaria cuyo valor presente es A. Ahora resuelva el problema 19 v

224

Capítulo 5

Matemáticas financieras Periodo 0

Trimestre 0

1

2

3

50

50

50

50

Pagos

1

2

n2

n1

n

R

R

R

R

R

R(1  r) 50  50a3 0.01 R(1  r)2

Valor futuro de una anualidad ordinaria

R(1  r)n  1

FIGURA 5.8 Anualidad anticipada (valor presente). APL Í Q U E LO u 8. Un hombre hace pagos de su casa por $1200 al inicio de cada mes. Si esta persona desea liquidar por anticipado un año de pagos, ¿cuánto deberá pagar dado que la tasa de interés es de 6.8% compuesto mensualmente?

Un ejemplo de una situación que involucra una anualidad anticipada es la renta de un departamento para el que el primer pago se hace de manera inmediata.

EJEMPLO 4

FIGURA 5.9 Valor futuro de una anualidad ordinaria.

Anualidad anticipada

Las primas sobre una póliza de seguros son de $50 por trimestre, pagaderos al inicio de cada trimestre. Si el asegurado desea pagar 1 año de primas por adelantado, ¿cuánto debe pagar suponiendo que la tasa de interés es de 4% compuesto trimestralmente? Solución: Se desea saber el valor presente de una anualidad de $50 por periodo durante

cuatro periodos a una tasa de 1% por periodo. Sin embargo, cada pago se realiza al inicio de un periodo de pago, de tal modo que se tenga una anualidad anticipada. La anualidad dada puede pensarse como un pago inicial de $50 seguido por una anualidad ordinaria de $50 durante tres periodos. (Vea la figura 5.8). Por lo tanto, el valor presente es 50 + 50a3 0.01 ≈ 50 + 50(2.940985) ≈ 197.05

Se destaca que la fórmula general para el valor presente de una anualidad anticipada es A = R + Ran−1 r; esto es A = R(1 + an−1 r )

Ahora resuelva el problema 9 v

Valor futuro de una anualidad El valor futuro de una anualidad es la suma de los valores futuros de todos los n pagos. Consideremos el caso de una anualidad ordinaria y sea S su valor futuro. Por las consideraciones anteriores y la figura 5.9, se observa que el valor futuro está dado por S = R + R(1 + r) + R(1 + r)2 + ∙ ∙ ∙ + R(1 + r)n−1 Nuevamente, a partir de la sección 1.6, esto se reconoce como la suma de los primeros n términos de una sucesión geométrica con R como primer término y la razón común 1 + r. Por lo tanto, utilizando la ecuación (16) de la sección 1.6, se obtiene S=

1 − (1 + r)n (1 + r)n − 1 R(1 − (1 + r)n ) =R· =R· 1 − (1 + r) −r r

Valor futuro de una anualidad

La fórmula

(1 + r)n − 1 (3) r da el valor futuro S de una anualidad ordinaria de R (dinero) por periodo de pago durante n periodos a una tasa de interés r por periodo. S =R·

Sección 5.4

Anualidades

225

La expresión ((1 + r)n − 1]/r se escribe sn r para tener, por definición, sn r =

(1 + r)n − 1 r

y en el apéndice A se dan algunos valores aproximados de sn r. Por lo tanto, (4)

S = Rsn r

Se deduce que $sn r es el monto de una anualidad ordinaria de $1 por periodo de pago, durante n periodos, a una tasa de interés r por periodo. Igual que an r , sn r también es una función de dos variables. AP LÍ Q U E LO u 9. Suponga que usted invierte en un fondo IRA (fondos de retiro) depositando $2000 al final de cada año fiscal durante los siguientes 15 años. Si la tasa de interés es de 5.7% compuesto anualmente, ¿cuánto tendrá al final de los 15 años?

EJEMPLO 5

Valor futuro de una anualidad

Encuentre el valor futuro de una anualidad que consiste en pagos de $50 al final de cada tres meses durante tres años a la tasa de 6% compuesto trimestralmente. Además, encuentre el interés compuesto. Solución: Para encontrar el monto de la anualidad se utiliza la ecuación (4) con R = 50, n = 4(3) = 12 y r = 0.06/4 = 0.015:

S = 50s12 0.015 ≈ 50(13.041211) ≈ 652.06

El interés compuesto es la diferencia entre el monto de la anualidad y la suma de los pagos, a saber, 652.06 − 12(50) = 652.06 − 600 = 52.06 Ahora resuelva el problema 11 v AP LÍ Q U E LO u 10. Suponga que usted invierte en un fondo IRA depositando $2000 al inicio de cada año fiscal durante cada uno de los siguientes 15 años. Si la tasa de interés es de 5.7% compuesto anualmente, ¿cuánto tendrá al final de los 15 años?

EJEMPLO 6

Valor futuro de una anualidad anticipada

Al inicio de cada trimestre, se depositan $50 en una cuenta de ahorros que paga 6% compuesto trimestralmente. Determine el saldo en la cuenta al final de tres años. Solución: Como los depósitos se hacen al inicio de un periodo de pago, se desea saber el

monto de una anualidad anticipada como se definió en el ejemplo 4. (Vea la figura 5.10). La anualidad dada puede pensarse como una anualidad ordinaria de $50 durante 13 periodos menos el pago final de $50. Por lo tanto, el monto es 50s13 0.015 − 50 ≈ 50(14.236830) − 50 ≈ 661.84

Periodo 0

1

2

11

12

50

50

50

50

50

1 periodo

50s13 0.015  50

12 periodos

FIGURA 5.10

Valor futuro de una anualidad anticipada.

La fórmula para el valor futuro de una anualidad anticipada es S = Rsn+1 r − R, que es S = R(sn+1 r − 1) Ahora resuelva el problema 15 v

Fondo de amortización Los ejemplos finales involucran la noción de fondo de amortización.

226

Capítulo 5

Matemáticas financieras

EJEMPLO 7

Fondo de amortización

Un fondo de amortización es un fondo al cual se le hacen pagos periódicos para satisfacer una obligación futura. Suponga que una máquina que cuesta $7000 será reemplazada al final de ocho años, tiempo en el cual tendrá un valor de salvamento de $700. Con el fin de disponer de dinero en ese momento para comprar una nueva máquina con el mismo costo, se establece un fondo de amortización. La cantidad depositada en el fondo en ese momento será la diferencia entre el costo de reemplazo y el valor de salvamento. Si se colocan pagos iguales al final de cada trimestre y el fondo gana 8% compuesto trimestralmente, ¿de cuánto debe ser cada pago? Solución: La cantidad necesaria después de ocho años es 7000 − 700 = $6300. Sea R el pago

trimestral. Los pagos al fondo de amortización forman una anualidad con n = 4(8) = 32, r = 0.08/4 = 0.02 y S = 6300. Por lo tanto, de la ecuación (4) se tiene 6300 = Rs32 0.02 6300 6300 R= ≈ ≈ 142.45 s32 0.02 44.227030

En general, la fórmula R=

S sn r

proporciona el pago periódico R de una anualidad que debe ascender a S. Ahora resuelva el problema 23 v EJEMPLO 8

Fondo de amortización

Una compañía arrendadora estima que si compra una máquina, ésta rendirá una ganancia neta anual de $1000 durante seis años, después de los cuales la máquina quedará sin valor. ¿Cuánto debe pagar la compañía por la máquina si quiere ganar 7% anualmente sobre su inversión y también establecer un fondo de amortización para reemplazar el precio de compra? Para el fondo, suponga pagos anuales y una tasa de 5% compuesto anualmente. Solución: Sea x el precio de compra. Cada año el rendimiento sobre la inversión es de

0.07x. Como la máquina da una ganancia de $1000 anuales, la cantidad restante que se colocará en el fondo cada año es 1000 − 0.07x. Estos pagos deben acumularse a x. Por lo tanto, (1000 − 0.07x)s6 0.05 = x

1000s6 0.05 − 0.07xs6 0.05 = x

1000s6 0.05 = x(1 + 0.07s6 0.05 ) 1000s6 0.05 =x 1 + 0.07s6 0.05 1000(6.801913) x≈ 1 + 0.07(6.801913) ≈ 4607.92

Otra manera de enfocar el problema es como sigue: cada año los $1000 deben prox al fondo de amortización. porcionar un rendimiento de 0.07x y también un pago de s6 0.05 x Así que se tiene 1000 = 0.07x + , que al resolverse da el mismo resultado. s6 0.05 Ahora resuelva el problema 25 v

Sección 5.4

Anualidades

227

PROBLEMAS 5.4 En los problemas del 1 al 4, utilice el apéndice A y encuentre el valor de la expresión dada. 1. a35 0.04 2. a15 0.07 3. s8 0.0075 4. s12 0.0125 En los problemas del 5 al 8, encuentre el valor presente de la anualidad (ordinaria) dada. 5. $600 por año durante seis años a la tasa de 6% compuesto anualmente. 6. $1000 cada seis meses durante cuatro años a la tasa de 10% compuesto semestralmente. 7. $2000 por trimestre durante 4 21 años a la tasa de 8% compuesto cada trimestre. 8. $1500 por mes durante 15 meses a la tasa de 9% compuesto mensualmente. En los problemas 9 y 10, determine el valor presente de la anualidad anticipada dada. 9. $900 pagaderos al inicio de cada seis meses durante siete años a la tasa de 8% compuesto semestralmente. 10. $150 pagaderos al inicio de cada mes durante cinco años a la tasa de 7% compuesto mensualmente. En los problemas del 11 al 14, determine el valor futuro de la anualidad (ordinaria) dada. 11. $2000 por mes durante tres años a la tasa de 15% compuesto mensualmente. 12. $600 por trimestre durante cuatro años a la tasa de 8% compuesto trimestralmente. 13. $5000 por año durante 20 años a la tasa de 7% compuesto anualmente. 14. $2500 cada mes durante cuatro años a la tasa de 6% compuesto mensualmente. En los problemas 15 y 16, encuentre el valor futuro de la anualidad anticipada dada. 15. $1200 cada año durante 12 años a la tasa de 8% compuesto anualmente. 16. $600 cada trimestre durante 7 21 años a la tasa de 10% compuesto trimestralmente. 17. Para una tasa de interés de 4% compuesto mensualmente, encuentre el valor presente de una anualidad de $150 al final de cada mes durante ocho meses y de $175 de ahí en adelante al final de cada mes durante dos años. 18. Arrendamiento de espacio para oficinas Una compañía desea arrendar temporalmente un espacio para oficinas durante un periodo de seis meses. El pago de la renta es de $1500 mensuales por adelantado. Suponga que la compañía quiere realizar un pago total, al inicio del periodo de renta, para cubrir la renta de los seis meses. Si el valor del dinero es de 9% compuesto mensualmente, ¿de cuánto debe ser el pago? 19. Una anualidad que consiste en pagos iguales al final de cada trimestre durante tres años será comprada por $15 000. Si la tasa de interés es de 4% compuesto trimestralmente, ¿de cuánto es cada pago? 20. Compra de equipo Una máquina se compra por $3000 de enganche y pagos de $250 al final de cada seis meses durante seis

años. Si el interés es de 8% compuesto semestralmente, encuentre el precio total de contado de la máquina.

21. Suponga que se colocan $50 en una cuenta de ahorros al final de cada mes durante cuatro años. Si no se hacen depósitos posteriores, (a) ¿cuánto habrá en la cuenta después de seis años?, (b) ¿cuánto de esto es interés compuesto? Suponga que la cuenta de ahorros paga 6% compuesto mensualmente.

22. Opciones de liquidación de seguro El beneficiario de una póliza de seguro tiene la opción de recibir un pago global de $275 000 o 10 pagos anuales iguales, donde el primer pago se da de inmediato. Si el interés es de 3.5% compuesto anualmente, encuentre el monto de los pagos anuales. 23. Fondo de amortización En 10 años, una máquina de $40 000 tendrá un valor de salvamento de $4000. Se espera que en ese momento una máquina nueva cueste $52 000. Con el fin de disponer de fondos para cubrir la diferencia entre el costo de reemplazo y el valor de salvamento, se establece un fondo de amortización en el que se colocan pagos iguales al final de cada año. Si el fondo gana 7% compuesto anualmente, ¿de cuánto debe ser el pago?

24. Fondo de amortización Una compañía papelera está considerando la compra de un bosque que se estima puede dar una ganancia anual de $60 000 durante ocho años, después de lo cual no tendrá valor. La compañía desea tener un rendimiento de 6% sobre su inversión y también establecer un fondo de amortización para reemplazar el precio de compra. Si el dinero se coloca en el fondo al final de cada año y gana 6% compuesto anualmente, encuentre el precio que la compañía deberá pagar por el bosque. Redondee su respuesta a la centena más cercana. 25. Fondo de amortización Con el propósito de reemplazar una máquina en el futuro, cierta compañía está depositando pagos iguales en un fondo de amortización al final de cada año de modo que después de 10 años el monto del fondo sea de $25 000. El fondo gana 6% compuesto anualmente. Después de seis años, la tasa de interés aumenta de manera que el fondo paga 7% compuesto anualmente. A causa de la alta tasa de interés, la compañía disminuye la cantidad de los pagos restantes. Encuentre el monto de los nuevos pagos. Redondee su respuesta al entero más cercano. 26. A pide prestada a B la cantidad de $5000 y acuerda pagarle $1000 al final de cada año durante cinco años y un pago al final del sexto año. ¿De cuánto debe ser el último pago si el interés es de 8% compuesto anualmente? En los problemas del 27 al 35, utilice las fórmulas siguientes. 1 − (1 + r)−n r (1 + r)n − 1 sn r = r Ar A = R= an r 1 − (1 + r)−n

an r =

R=

S Sr = sn r (1 + r)n − 1

27. Encuentre s60 0.017 con cinco decimales. 28. Encuentre a9 0.052 con cinco decimales. 29. Encuentre 250a180 0.0235 con dos decimales. 30. Encuentre 1000s120 0.01 con dos decimales. 31. En una cuenta de ahorros se depositarán pagos iguales al final de cada trimestre durante cinco años de modo que al final de ese

228

Capítulo 5

Matemáticas financieras

tiempo haya $3000. Si el interés es al 5 21% compuesto trimestralmente, encuentre el pago trimestral. 32. Beneficios de seguros Suponga que los beneficios de un seguro de $25 000 se usan para comprar una anualidad de pagos iguales al final de cada mes durante cinco años. Si el interés es a la tasa de 10% compuesto mensualmente, encuentre el monto de cada pago. 33. Lotería Mary Jones ganó una lotería estatal por $4 000 000 y recibirá un cheque por $200 000 ahora y uno similar cada año durante los siguientes 19 años. Para garantizar estos 20 pagos, la Comisión Estatal de Loterías compró una anualidad anticipada a la tasa de interés de 10% compuesto anualmente. ¿Cuánto le costó la anualidad a la Comisión? 34. Opciones de plan de pensión Suponga que un empleado se jubila y puede elegir entre dos opciones de beneficios de acuerdo con el plan de pensiones de su compañía. La opción A consiste en un pago garantizado de $2100 al final de cada mes durante 20 años. De manera alternativa, con la opción B el empleado recibe un solo pago que es igual al valor presente de los pagos descritos en la opción A. (a) Encuentre la suma de los pagos de la opción A. (b) Encuentre el pago total de la opción B usando una tasa de interés de 6% compuesto mensualmente. Redondee su respuesta al entero más cercano. 35. Inicio temprano de las inversiones Una agente de seguros ofrece servicios a quienes están preocupados acerca de su plan financiero personal para el retiro. Con el fin de enfatizar las ventajas

de un comienzo temprano de las inversiones, ella destaca que una persona de 25 años que ahorre $2000 anuales durante 10 años (y no haga más contribuciones después de la edad de 34 años) ganará más que si espera 10 años para ahorrar $2000 anuales desde la edad de 35 años hasta su jubilación, a los 65 (un total de 30 contribuciones). Encuentre la utilidad neta (monto acumulado menos la contribución total) a la edad de 65 años para ambas situaciones. Suponga una tasa anual efectiva de 7% y que los depósitos se realizan al inicio de cada año. Redondee las respuestas al entero más cercano. 36. Anualidad continua Una anualidad en la que se paga R (cantidad de dinero) cada año mediante pagos uniformes que son pagables continuamente se llama anualidad continua. El valor presente de una anualidad continua para t años es R·

1 − e−rt r

donde r es la tasa de interés anual compuesta continuamente. Encuentre el valor presente de una anualidad continua de $100 al año durante 20 años al 5% compuesto continuamente. 37. Utilidad Suponga que un negocio tiene una utilidad anual de $40 000 para los próximos cinco años y que las utilidades se generan continuamente a lo largo de cada año. Entonces puede pensarse en las utilidades como en una anualidad continua. (Vea el problema 36). Si el valor del dinero es de 4% compuesto continuamente, encuentre el valor presente de las utilidades.

Objetivo

5.5 Amortización de préstamos

Aprender cómo amortizar un préstamo y establecer un programa de amortización.

Suponga que un banco hace un préstamo por $1500 y cobra un interés a la tasa nominal de 12% compuesto mensualmente. Los $1500 y el interés se liquidarán en pagos iguales, R, al final de cada mes durante tres meses. Podría decirse que al pagar al prestatario $1500, el banco está comprando una anualidad de tres pagos R cada uno. Usando la fórmula del ejemplo 3 de la sección anterior, se encuentra que el pago mensual R está dado por R=

1500 1500 A ≈ $510.0332 = ≈ an r a3 0.01 2.940985

Se redondeará el pago a $510.03, que puede resultar en un pago final ligeramente mayor. Sin embargo, no es raro que un banco redondee hacia arriba al centavo más cercano, en cuyo caso el pago final puede ser menor que los otros pagos. El banco puede considerar cada pago como si consistiera en dos partes: (1) interés sobre el saldo insoluto y (2) el pago de parte del préstamo. Esto se llama amortización. Un préstamo es amortizado cuando una parte de cada pago se utiliza para pagar el interés y la parte restante para reducir el saldo insoluto. Como cada pago reduce el saldo insoluto, la parte del interés de un pago disminuye conforme el tiempo avanza. Ahora se analizará el préstamo descrito anteriormente. Al final del primer mes el deudor paga $510.03. El interés sobre el saldo insoluto es 0.01($1500) = $15. El saldo del pago, $510.03 − $15 = $495.03, se aplica entonces para reducir el adeudo. De aquí, el saldo insoluto es $1500 − $495.03 = $1004.97. Al final del segundo mes, el interés será de 0.01($1004.97) ≈ $10.05. Por lo tanto, la cantidad del préstamo saldada será $510.03 − $10.05 = $499.98 y el saldo insoluto será de $1004.97 − $499.98 = $504.99. El interés a pagar al final del tercer mes será de 0.01($504.99) ≈ $5.05, de modo que el monto del préstamo saldado es $510.03 − $5.05 = $504.98. Esto dejaría un saldo de 504.99 − 504.98 = $0.01, de modo que el último pago será de $510.04 y la deuda estará saldada. Como se dijo antes, el pago final se ajusta para compensar los errores de redondeo. El análisis de cómo se maneja cada pago del préstamo puede darse en

Sección 5.5 Muchos estados de cuenta anuales de una hipoteca se emiten en la forma de una tabla de amortización.

Amortización de préstamos

229

un cuadro llamado tabla de amortización. (Vea la tabla 5.1). El interés total pagado es de $30.10, al cual con frecuencia se le llama cargo financiero. Tabla 5.1 Tabla de amortización

Periodo 1

Saldo insoluto al inicio del periodo

Interés para el periodo

$1500

Pago al final del periodo

Capital pagado al final del periodo

$510.03

$495.03

510.03

499.98

$15

2

1004.97

3

504.99

Total

10.05 5.05

510.04

504.99

30.10

1530.10

1500.00

Cuando se está amortizando un préstamo, al inicio de cualquier periodo el principal adeudado es el valor presente de los pagos restantes. Usando este hecho junto con el desarrollo previo estudiado en este capítulo, se obtuvieron las fórmulas de la tabla 5.2 que describen la amortización de un préstamo, A, a una tasa de r por periodo mediante n pagos iguales, R, cada uno y que se hacen al final de cada periodo. En particular, note que la fórmula 1 para el pago periódico R involucra an r el cual, como recordará, está definido como (1 −(1 + r)−n)/r. Tabla 5.2 Fórmulas de amortización A r 1. Pago periódico: R = =A· an r 1 − (1 + r)−n 2. Saldo insoluto al inicio del k-ésimo periodo: Ran−k+1 r = R ·

1 − (1 + r)−n+k−1 r

3. Interés en el k-ésimo pago: Rran−k+1 r 4. Capital contenido en el k-ésimo pago: R(1 − ran−k+1 r ) 5. Interés total pagado: R(n − an r ) = nR − A

EJEMPLO 1

Amortización de un préstamo

Una persona amortiza un préstamo de $170 000 para una casa nueva por medio de una hipoteca a 20 años y a una tasa de 7.5% compuesto mensualmente. Encuentre (a) el pago mensual, (b) los cargos totales por intereses y (c) el capital restante después de cinco años. Solución:

a. El número de periodos de pago es n = 12(20) = 240, la tasa de interés por periodo es r = 0.075/12 = 0.00625 y A = 170 000. Con base en la fórmula 1 de la tabla 5.2, el pago mensual R es 170 000/a240 0.00625. Como a240 0.00625 no está en el apéndice A, se utiliza la siguiente fórmula equivalente y una calculadora: R = 170 000

≈ 1369.51

0.00625 1 − (1.00625)−240

b. Con base en la fórmula 5, los cargos totales por interés son 240(1369.51) − 170 000 = 328 682.40 − 170 000 = 158 682.40

Esto es casi tanto como el propio préstamo.

230

Capítulo 5

Matemáticas financieras

c. Después de cinco años es el inicio del periodo 61. Por medio de la fórmula 2 con n − k + 1 = 240 − 61 + 1 = 180, se encuentra que el capital restante es 1369.51

1 − (1.00625)−180 0.00625

≈ 147 733.74

Ahora resuelva el problema 1 v En cierto tiempo, un tipo muy común de pago de un préstamo involucraba el “método aditivo” para determinar el cargo financiero. Con este método, el cargo financiero se encontraba aplicando una tasa anual de interés simple (esto es, no compuesto) al monto del préstamo. El cargo se añadía entonces al capital y ese total se dividía entre el número de meses del préstamo para determinar el pago mensual. En préstamos de este tipo, el deudor no puede darse cuenta de inmediato que la tasa anual verdadera es mucho mayor que la tasa nominal, como lo muestra el siguiente ejemplo con tecnología.

TECNOLOGÍA Problema: Se toma un préstamo de $1000 durante un año a una tasa de 9% de interés bajo el método aditivo. Estime la tasa de interés verdadera si se supone una capitalización mensual.

Graficando

Y1 = (1 − (1 + X) ∧ −12)/X

Y2 = 11.009174

Solución: Como se emplea el método aditivo, los pagos se

15

harán cada mes. El cargo financiero para $1000 al 9% de interés simple durante un año es 0.09(1000) = $90. Sumando esto al monto del préstamo se obtiene 1000 + 90 = $1090. Por lo tanto, el pago mensual es de 1090/12 ≈ $90.83. Así, se tiene un préstamo de $1000 con 12 pagos iguales de $90.83. A partir de la fórmula 1 dada en la tabla 5.2 se tiene, R=

A an r

0.023

0

FIGURA 5.11 Solución de a12 r = 11.009174.

1090 1000 = 12 a12 r a12 r

0

y encontrando la intersección (vea la figura 5.11) se obtiene

1000(12) = ≈ 11.009174 1090

Ahora se resolverá a12 r = 11.009174 para la tasa mensual r. Se tiene 1 − (1 + r)−12 = 11.009174 r

r ≈ 0.01351374

que corresponde a una tasa anual de

12(0.01351374) ≈ 0.1622 = 16.22%

Así, la tasa anual verdadera es de 16.22%. Las regulaciones federales en Estados Unidos, concernientes a la Ley de Veracidad en los Préstamos, virtualmente han convertido en obsoleto el método aditivo.

La fórmula de anualidad A=R·

1 − (1 + r)−n r

no puede resolverse para r en una forma cerrada y simple, es por eso que el ejemplo anterior se presenta como un ejemplo de tecnología. Por otra parte, la resolución de la fórmula de anualidad para n con el propósito de obtener el número de periodos de un préstamo es un asunto sencillo. Se tiene Ar = 1 − (1 + r)−n R R − Ar Ar = (1 + r)−n = 1 − R R −nln(1 + r) = ln(R − Ar) − ln(R)

tomando logaritmos de ambos lados

Sección 5.5

n=−

de donde se obtiene n=

EJEMPLO 2

Amortización de préstamos

231

ln(R − Ar) − ln(R) ln(1 + r)

ln(R) − ln(R − Ar) ln(1 + r)

(1)

Periodos de un préstamo

Muhammar Smith compró recientemente una computadora por $1500 y acordó pagarla en abonos mensuales de $75. Si el almacén cobra un interés de 12% compuesto cada mes, ¿cuántos meses le tomará a Smith saldar la deuda? Solución: De la ecuación (1),

n=

ln(75) − ln(75 − 1500(0.01)) ≈ 22.4 ln(1.01)

Por lo tanto, Smith necesitará 23 meses para pagar el crédito (con un pago final menor que $75). Ahora resuelva el problema 11 v

PROBLEMAS 5.5 1. Una persona pide prestados $9000 a un banco y acuerda liquidarlos en pagos iguales al final de cada mes durante tres años. Si el interés es de 13.2% compuesto mensualmente, ¿de cuánto será cada pago? 2. Una persona desea pedir un préstamo a tres años y puede realizar pagos de $50 al final de cada mes. Si el interés es de 12% compuesto mensualmente, ¿cuánto puede pedir prestado esta persona? 3. Cargo financiero Determine el cargo financiero sobre un préstamo automotriz a 36 meses de $8000 con pagos mensuales si el interés es a la tasa de 4% compuesto mensualmente. 4. Para un préstamo a un año de $500 a una tasa de 15% compuesto mensualmente, encuentre (a) el pago mensual y (b) el cargo financiero. 5. Préstamo automotriz Una persona está amortizando un préstamo automotriz de $7500 a 36 meses con interés a la tasa de 4% compuesto mensualmente. Encuentre (a) el pago mensual, (b) el interés en el primer mes y (c) el capital saldado con el primer pago. 6. Préstamos para bienes inmuebles Una persona está amortizando un préstamo de $65 000 a 48 meses para el terreno de una casa. Si la tasa de interés es de 7.2% compuesto mensualmente, encuentre (a) el pago mensual, (b) el interés en el primer pago y (c) el capital saldado en el primer pago. En los problemas del 7 al 10, construya tablas de amortización para las deudas indicadas. Ajuste los pagos finales si es necesario. 7. $5000 saldados en cuatro pagos anuales iguales con interés de 7% compuesto anualmente. 8. $9000 saldados en ocho pagos semestrales iguales con interés del 9.5% compuesto semestralmente. 9. $900 saldados en cinco pagos trimestrales iguales con interés de 10% compuesto trimestralmente 10. $10 000 saldados en cinco pagos mensuales iguales con interés de 9% compuesto mensualmente.

11. Un préstamo de $1300 se va a saldar en pagos trimestrales de $110. Si el interés es de 6% compuesto trimestralmente, ¿cuántos pagos completos se realizarán?

12. Un préstamo de $2000 se va a amortizar en 48 meses a una tasa de interés de 12% compuesto mensualmente. Encuentre (a) el pago mensual; (b) el saldo insoluto al inicio del mes 36; (c) el interés en el pago número 36; (d) el capital en el pago número 36; (e) el interés total pagado. 13. Una deuda de $18 000 se va a saldar en 15 pagos semestrales iguales, con el primer pago dentro de seis meses. La tasa de interés es de 7% compuesto semestralmente. Sin embargo, después de dos años la tasa de interés aumentará al 8% compuesto semestralmente. Si la deuda debe pagarse en la fecha que se acordó originalmente, encuentre el nuevo pago anual. Dé su respuesta aproximada al entero más cercano. 14. Una persona pide prestados $2000 y los liquidará en pagos iguales al final de cada mes durante cinco años. Si el interés es de 16.8% compuesto mensualmente, ¿de cuánto será cada pago?

15. Hipoteca Una hipoteca de $245 000 a 25 años para una nueva casa se obtiene a la tasa de 9.2% compuesto mensualmente. Determine (a) el pago mensual, (b) el interés en el primer pago, (c) el capital liquidado en el primer pago y (d) el cargo financiero. 16. Préstamo automotriz Un préstamo automotriz de $23 500 será amortizado en 60 meses a una tasa de interés de 7.2% compuesto mensualmente. Encuentre, (a) el pago mensual y (b) el cargo financiero.

17. Préstamo para muebles Una persona compra muebles por $2000 y acepta pagar este monto en pagos mensuales de $100. Si el interés aplicado es de 18% compuesto mensualmente, ¿cuántos pagos completos habrá?

232

Capítulo 5

Matemáticas financieras

18. Encuentre el pago mensual de un préstamo a cinco años por $9500 si el interés es de 9.24% compuesto mensualmente.

22. Préstamo para casa El gobierno federal tiene un programa para ayudar a los propietarios de casa con bajos ingresos en áreas urbanas. Este programa permite que ciertos propietarios calificados obtengan préstamos a bajos intereses para mejorar su propiedad. Cada préstamo se procesa por medio de un banco comercial. El banco realiza préstamos para mejoras de casas a una tasa anual del 941% compuesto mensualmente. Sin embargo, el gobierno subsidia al banco, de modo que el préstamo a los propietarios es a la tasa anual de 4% compuesto mensualmente. Si el pago mensual a la tasa de 4% es por x cantidad (x es el pago mensual del propietario) y el pago mensual a la tasa mensual de 941% es por y cantidad (y es el pago mensual que el banco debe recibir), entonces cada mes el gobierno completa la diferencia y − x al banco. Desde un punto de vista práctico, el gobierno no quiere molestarse con los pagos mensuales. En lugar de eso, al inicio del préstamo paga el valor presente de tales diferencias a la tasa anual de 941% compuesto mensualmente. Si un propietario de casa calificado obtiene un préstamo de $5000 a cinco años, determine el pago que el gobierno hace al banco al inicio del préstamo.

19. Hipoteca Bob y Mary Rodgers quieren comprar una casa nueva y creen que pueden cumplir con pagos hipotecarios de $600 mensuales. Ellos son capaces de obtener una hipoteca a 30 años a una tasa de 7.6% (compuesto mensualmente), pero deben hacer un pago inicial de 25% del costo de la casa. Suponiendo que tienen ahorros suficientes para el pago inicial, ¿qué tan cara es la casa que pueden pagar? Dé su respuesta aproximada al entero más cercano. 20. Hipoteca Suponga que tiene que elegir entre tomar una hipoteca de $240 000 al 6%, compuesto mensualmente, ya sea a 15 o a 25 años. ¿Cuánto se ahorraría en el cargo financiero si eligiera la hipoteca a 15 años? 21. En un préstamo de $45 000 a cuatro años, ¿cuánto se ahorraría en cada pago mensual si la tasa fuera de 8.4% compuesta mensualmente en lugar de 9.6% compuesta cada mes?

Objetivo

5.6 Perpetuidades

Introducir la noción de perpetuidad y los límites simples de sucesiones.

Perpetuidades En esta sección se examinará brevemente la posibilidad de tener una sucesión infinita de pagos. De igual modo que en la sección 5.4, se medirá el tiempo en periodos de pago a partir de ahora —es decir, en el tiempo 0— y se considerarán pagos, cada uno por la cantidad R, en los tiempos 1, 2, …, k, …. La última secuencia de puntos indica que los pagos deben continuar indefinidamente. Esto puede visualizarse en una línea de tiempo como la de la figura 5.12. A una sucesión infinita de pagos como ésta se le llama perpetuidad. 0

1

2

3

k

Tiempo

R

R

R

R

Pagos

FIGURA 5.12

Perpetuidad.

Dado que no hay un último pago, no tiene sentido considerar el valor futuro de una sucesión infinita de pagos. Sin embargo, si la tasa de interés por periodo de pago es r, se sabe que el valor presente de los pagos en el tiempo k es R(1 + r)−k. Si se desea atribuir un valor presente a toda la perpetuidad, es posible guiarse por esta observación y por la figura 5.13 para definirlo como A = R(1 + r)−1 + R(1 + r)−2 + R(1 + r)−3 + · · · + R(1 + r)−k + · · · 0

1

2

3

k

Tiempo

R

R

R

R

Pagos

R(1  r)1 R(1  r)2 R(1  r)3 R(1  r)k

FIGURA 5.13 Valor presente de una perpetuidad.

Sección 5.6

Perpetuidades

233

Con el beneficio de la sección 1.6, se reconoce esta suma como la de una sucesión geométrica infinita con primer término R(1 + r)−1 y razón común (1 + r)−1. La ecuación (17) de la sección 1.6 da A=

∞ k=1

R(1 + r)−k =

R(1 + r)−1 R = −1 1 − (1 + r) r

siempre que |(1 + r)−1| < 1. Si la tasa r es positiva, entonces 1 < 1 + r de manera que 1 0 < (1 + r)−1 = < 1 y la condición se satisface.1 1+r En términos prácticos, esto significa que si una cantidad R/r se invierte en el momento 0 en una cuenta que devenga intereses a la tasa de r por periodo de pago, entonces R puede retirarse en los tiempos 1, 2, …, k, … de manera indefinida. Es fácil ver que esto tiene sentido porque si R/r se invierte en el tiempo 0, entonces en el tiempo 1 vale (R/r) (1 + r) = R/r + R. Si, en el momento 1, se retira R, entonces se conserva R/r + R − R = R/r y este proceso puede continuar indefinidamente, de manera que en cualquier momento k, el monto después del k-ésimo retiro sigue siendo R/r. En otras palabras, el retiro R es tal que sólo consume los intereses devengados desde el último retiro y el principal se mantiene intacto. Los fondos de amortización bien administrados funcionan de esta manera. La cantidad retirada cada año para financiar una beca, por ejemplo, no debe exceder la cantidad que se gana en intereses durante el año anterior. EJEMPLO 1

Valor presente de una perpetuidad

La Universidad Dalhousie quiere establecer una beca por valor de $15 000 que se otorgará al estudiante de primer año de administración que alcance la calificación más alta en MATH 1115, Matemáticas Comerciales. La adjudicación se hará cada año y el vicepresidente de finanzas considera que, en el futuro previsible, la universidad será capaz de ganar al menos 2% anual sobre las inversiones. ¿Cuál es el capital necesario para garantizar la viabilidad de la beca? Solución: La universidad necesita financiar una perpetuidad con pagos R = 15 000

y tasa de interés anual r = 0.02. De esto se desprende que es necesario un total de $15 000/0.02 = $750 000. Ahora resuelva el problema 5 v

Límites −k Una suma infinita, como ∞ k=1 R(1 + r) , que se ha planteado aquí, deriva su significado a partir de las sumas parciales finitas asociadas. Aquí, la enésima suma parcial es n −k k=1 R(1 + r) , la cual se reconoce como Ran r, el valor presente de la anualidad que consiste en n pagos iguales de R a una tasa de interés r por periodo de pago. Sea (ck )∞ k=1 una sucesión infinita como en la sección 1.6. Se dice que la sucesión tiene límite L y se escribe

lím ck = L

k→∞

si es posible acercar los valores ck tanto como se desee a L tomando una k lo suficientemente grande. La ecuación puede leerse como “el límite de ck cuando k tiende a infinito es igual a L”. Es posible que una sucesión no tenga límite, pero puede tener (o marcarse) como máximo un límite de manera que sea posible hablar de “el límite”. Ya se tiene un ejemplo importante de este concepto. En la sección 4.1 se definió el número e como el número real más pequeño que es mayor que todos los números reales n+1 n en = para cualquier entero positivo n. De hecho, también se tiene n lím en = e

n→∞

1

La condición también se cumple para r < −2.

234

Capítulo 5

Matemáticas financieras ∞ Una sucesión infinita general (ck )∞ k=1 determina una nueva sucesión (sn )n=1, donde

sn =

n

k=1

ck. Se define ∞ k=1

ck = lím sn = lím n→∞

n→∞

n k=1

ck

Esto concuerda con lo que se ha dicho acerca de la suma de una sucesión geométrica infinita, en la sección 1.6, y es importante darse cuenta de que las cantidades que surgen de los valores presentes de las anualidades y perpetuidades son sólo casos especiales de las sumas de sucesiones geométricas. Sin embargo, debe hacerse una observación simple mediante la combinación de algunas de las igualdades de esta sección: R = r

∞ k=1

R(1 + r)−k = lím

n→∞

y, tomando R = 1, se obtiene

n k=1

R(1 + r)−k = lím Ran r

lím an r =

n→∞

n→∞

1 r

Esta observación puede verificarse de manera directa. En la ecuación de definición an r =

1 − (1 + r)−n r

sólo (1 + r)−n = 1/(1 + r)n depende de n. Debido a que 1 + r > 1, es posible hacer los valores de (1 + r)n tan grandes como se desee tomando una n lo suficientemente grande. De ello se deduce que los valores 1/(1 + r)n pueden hacerse tan cercanos a 0 como se desee tomando una n lo suficientemente grande. De aquí resulta que, en la definición de an r, es posible hacer que el numerador sea tan cercano a 1 como se desee tomando una n lo suficientemente grande y, por lo tanto, toda la fracción se puede hacer tan cercana a 1/r como se desee tomando una n lo suficientemente grande. EJEMPLO 2

Límite de una sucesión

2n2 + 1 . n→∞ 3n2 − 5

Encuentre lím

Solución: Primero se reescribe la fracción 2n2 + 1/3n2 − 5.

2n2 + 1 2n + 1 n2 = lím lím 2 2 n→∞ 3n − 5 n→∞ 3n − 5 n2 2 1 2n + 2 2 n = lím n 2 n→∞ 3n 5 − 2 2 n n 1 2+ 2 n = lím 5 n→∞ 3− 2 n 2

Hasta aquí sólo se ha utilizado la notación de “límite”. Ahora se observa que debido a que es posible hacer los valores de n2 tan grandes como se desee, tomando una n lo suficientemente grande, 1/n2 y 5/n2 pueden hacerse tan cercanos a 0 como se desee tomando una n lo suficientemente grande. De ello resulta que es posible hacer que el numerador de la fracción principal sea tan cercano a 2 como se desee y que el denominador de la fracción principal sea tan cercano a 3 como se desee tomando una n lo suficientemente grande.

Capítulo 5

En forma simbólica,

Repaso

235

1 2+ 2 2n2 + 1 2 n = lím lím = 5 n→∞ 3n2 − 5 n→∞ 3 3− 2 n

Ahora resuelva el problema 7 v

PROBLEMAS 5.6 En los problemas del 1 al 4, encuentre el valor presente de la perpetuidad dada. 1. $60 por mes a una tasa de 1.5% mensual. 2. $5000 por mes a una tasa de 0.5% mensual. 3. $60 000 por año a una tasa de 8% anual. 4. $4000 por año a una tasa de 10% anual. 5. Financiamiento de un premio La Sociedad de Comercio quiere otorgar un premio anual de $120 al estudiante que haya exhibido mayor espíritu de clase. La Sociedad confía en que puede invertir indefinidamente a una tasa de interés de al menos 2.5% anual. ¿Cuánto necesita invertir la Sociedad de Comercio en el financiamiento de su premio? 6. Planeación para el retiro Mediante 10 pagos anuales que iniciarían dentro de un año, Pierre quisiera poner en una cuenta de retiro suficiente dinero para que, transcurridos 11 años a partir

de ahora, pueda retirar $30 000 anuales hasta su muerte. Pierre está convencido de que su dinero puede ganar 8% anual durante los próximos 10 años, pero supone que sólo será capaz de obtener 5% anual después de eso. (a) ¿Cuánto debe pagar Pierre cada año durante los primeros 10 años con el fin de hacer los retiros planeados? (b) El testamento de Pierre dice que, después de su muerte, el dinero que quede en su cuenta de retiro deberá donarse al Departamento de Matemáticas de Princeton. Si muere inmediatamente después de recibir su decimoséptimo pago, ¿cuánto heredará el Departamento de Matemáticas de Princeton? En los problemas del 7 al 10, encuentre el límite.

n2 + 3n − 6 n→∞ n2 + 4 k + 1 2k 9. lím k→∞ k 7. lím

n+5 3n2 + 2n − 7 n n 10. lím n→∞ n + 1

8. lím

n→∞

Repaso del capítulo 5 Términos y símbolos importantes

Ejemplos

Interés compuesto tasa efectiva Valor presente valor presente valor futuro ecuación de valor valor presente neto Interés compuesto continuamente capitalizado continuamente Anualidades anualidad anualidad ordinaria anualidad anticipada valor presente de una anualidad, an r monto de una anualidad, sn r Amortización de préstamos amortización tablas de amortización cargo financiero Perpetuidades perpetuidad límite de una sucesión

Sección 5.1 Sección 5.2 Sección 5.3 Sección 5.4 Sección 5.5 Sección 5.6

Ej. 4, p. 211 Ej. 1, p. 214 Ej. 3, p. 215 Ej. 1, p. 218 Ej. 1, p. 222 Ej. 2, p. 223 Ej. 1, p. 229 Ej. 1, p. 233 Ej. 2, p. 234

Resumen El concepto de interés compuesto es una parte fundamental de cualquier estudio que trate con el valor del dinero en el tiempo —esto es, el valor presente del dinero que será pagado en el futuro o el valor futuro del dinero invertido en el presente—. A una tasa de interés compuesto, el interés se convierte en capital y genera interés. Las fórmulas básicas de interés compuesto son: S = P(1 + r)n

P = S(1 + r)−n

valor futuro valor presente

donde S = monto compuesto (valor futuro) P = capital (valor presente) r = tasa periódica

n = número de periodos de interés.

Las tasas de interés, por lo general, se expresan como una tasa anual llamada tasa nominal. La tasa periódica se obtiene dividiendo la tasa nominal entre el número de periodos de capitalización por año. La tasa efectiva es la tasa de interés sim-

236

Capítulo 5

Matemáticas financieras

ple anual, que es equivalente a la tasa nominal de r capitalizada n veces durante un año y está dada por re = 1 +

r n

n

−1

−rt

P = Se

A = R(1 + an−1 r )

tasa efectiva

Las tasas efectivas se emplean para comparar diferentes tasas de interés. Si el interés se compone continuamente, entonces S = Pert

Para una anualidad anticipada, las fórmulas correspondientes son

valor futuro valor presente

S = R(sn+1 r − 1)

Pago periódico:

P = capital (valor presente)

A r =A· an r 1 − (1 + r)−n Saldo insoluto al inicio del k-ésimo periodo: R=

r = tasa anual

t = número de años

y la tasa efectiva está dada por

Ran−k+1 r = R ·

s=

a(1 − r n ) ar = 1−r i

i=0

Interés en el k-ésimo pago: Capital contenido en el k-ésimo pago: R(1 − ran−k+1 r )

Interés total pagado:

r = razón común

n = número de términos

Una anualidad ordinaria es aquella en la que cada pago se realiza al final del periodo de pago, mientras que una anualidad anticipada es cuando el pago se realiza al inicio del periodo de pago. Las fórmulas básicas que involucran anualidades ordinarias son 1 − (1 + r)−n = Ran r r (1 + r)n − 1 S =R· = Rsn r r

A=R·

donde A = valor presente de la anualidad

valor presente valor futuro

S = monto de la anualidad (valor futuro) n = número de periodos de pago

R(n − an r ) = nR − A

Una perpetuidad es una sucesión infinita de pagos efectuados en periodos fijos. La base matemática de la fórmula para calcular una perpetuidad es la noción de suma de una sucesión geométrica infinita —esto es,

a = primer término

r = tasa periódica

Rran−k+1 r

suma de una sucesión geométrica

donde s = suma,

R = monto de cada pago

1 − (1 + r)−n+k−1 r

tasa efectiva

Una anualidad es una sucesión de pagos realizados en periodos fijos durante cierto tiempo. La base matemática para las fórmulas que tratan con anualidades es la noción de suma de una sucesión geométrica esto es, n−1

valor futuro

Un préstamo, tal como una hipoteca, se amortiza cuando parte de cada pago se utiliza para pagar el interés y la parte restante se aplica para reducir el capital. Un análisis completo de cada pago se presenta en una tabla de amortización. Las fórmulas siguientes tratan sobre la amortización de un préstamo A, a la tasa periódica r, por medio de n pagos iguales R de manera que el pago se realice al final de cada periodo.

donde S = monto compuesto (valor futuro)

re = er − 1

valor presente

s=

∞ i=0

ar i =

a 1−r

suma de una sucesión geométrica infinita

donde s = suma

a = primer término

r = razón común con |r| < 1

La fórmula básica de las perpetuidades es A=

R r

valor presente

donde A = valor presente de la perpetuidad R = monto de cada pago r = tasa periódica

Una suma infinita se define como el límite de la sucesión de sumas parciales.

Capítulo 5

Explore y amplíe

237

Problemas de repaso 1. Encuentre el número de periodos de capitalización necesarios para que un capital se duplique cuando la tasa de interés es r por periodo. 2. Encuentre la tasa efectiva que corresponde a una tasa nominal de 5% compuesto mensualmente. 3. Un inversionista tiene que elegir entre invertir una suma de dinero al 8.5% compuesto anualmente o bien al 8.2% compuesto semestralmente. ¿Cuál es la mejor opción? 4. Flujos de efectivo Determine el valor presente de los flujos de efectivo siguientes que pueden comprarse por medio de una inversión inicial de $7000: Año

Flujo de efectivo

2

$3400

4

3500

Suponga que el interés es de 7% compuesto semestralmente. 5. Una deuda de $1500 pagaderos dentro de cinco años y $2000 pagaderos dentro de siete años se saldará mediante un pago de $2000 ahora y un segundo pago dentro de tres años. ¿De cuánto debe ser el segundo pago si el interés es de 3% compuesto anualmente? 6. Determine el valor presente de una anualidad de $250 al final de cada mes durante cuatro años si el interés es de 6% compuesto mensualmente. 7. Para una anualidad de $200 al final de cada seis meses durante 621 años, determine (a) el valor presente y (b) el valor futuro a una tasa de interés de 8% compuesto semestralmente. 8. Encuentre el monto de una anualidad anticipada que consiste en 13 pagos anuales de $150 si la tasa de interés es de 4% compuesto anualmente. 9. Suponga que inicialmente se depositan $200 en una cuenta de ahorros y $200 se depositan al final de cada mes durante el siguiente año. Si el interés es de 8% compuesto mensualmente, ¿cuánto habrá en la cuenta al final del año?

10. Una cuenta de ahorros paga interés a la tasa de 2% compuesto semestralmente. ¿Qué cantidad debe depositarse ahora de modo que puedan retirarse $350 al final de cada seis meses durante los siguientes 15 años? 11. Fondo de amortización Una compañía pide prestados $5000 sobre los cuales pagará al final de cada año la tasa anual de 11%. Además, se establece un fondo de amortización de modo que los $5000 puedan pagarse al final de cinco años. Al final de cada año, se colocan pagos iguales en el fondo, el cual genera intereses a la tasa efectiva de 6%. Encuentre el pago anual realizado en el fondo de amortización. 12. Préstamo para un automóvil Un deudor debe amortizar un préstamo automotriz de $7000 por medio de pagos iguales al final de cada mes durante 36 meses. Si el interés es al 4% compuesto mensualmente, determine (a) el monto de cada pago y (b) el cargo financiero. 13. Una persona tiene deudas por $500 pagaderos en tres años con interés de 5% compuesto anualmente y de $500 pagaderos en cuatro años con interés de 6% compuesto semestralmente. El deudor quiere liquidar estas deudas mediante dos pagos: el primer pago ahora y el segundo, que será el doble del primero, al final del tercer año. Si el dinero tiene un valor de 7% compuesto anualmente, ¿de cuánto es el primer pago? 14. Construya una tabla de amortización para un préstamo de $3500 que se saldará por medio de tres pagos mensuales con interés al 16.5% compuesto mensualmente. 15. Construya una tabla de amortización para un préstamo de $15 000 que se saldará por medio de cinco pagos mensuales con interés de 9% compuesto mensualmente. 16. Encuentre el valor presente de una anualidad ordinaria de $460 cada mes durante nueve años a la tasa de 6% compuesto mensualmente. 17. Préstamo para un automóvil Determine el cargo financiero para un préstamo de $11 000 a 48 meses, para la compra de un automóvil, con pagos mensuales a la tasa de 5.5% compuesto mensualmente.

EXPLORE Y AMPLÍE Bonos del tesoro

E

n Estados Unidos, el tipo de inversión más seguro y sencillo está en las emisiones de valores del tesoro. Éstos pagan rendimientos fijos en un plan predeterminado que puede extenderse a periodos tan breves como tres meses o tan largos como treinta años. La fecha de terminación se denomina fecha de maduración. Aunque los bonos del tesoro inicialmente los vende el gobierno, se comercian en el mercado abierto. Como los precios son libres de subir o bajar, las tasas de rendimiento de estos valores pueden cambiar con el tiempo. Por ejemplo, considere una letra del tesoro pagadera en seis meses, o T-bill, que tiene un valor nominal de $10 000 y se compra en la fecha de emisión por $9832.84. Las T-bill no pagan intereses antes de la fecha de maduración, pero entonces

el gobierno las redime por el monto de su valor nominal. Esta letra o T-bill, si se conserva durante los seis meses, 10 000 ≈ 101.7% de la inversión original por una pagará 9832.84 tasa de retorno efectiva anual de 1.0172 − 1 ≈ 3.429%. Sin embargo, si la misma letra se vende a la mitad del plazo en $9913.75, el nuevo propietario adquiere un posible ren10,000 4 − 1 ≈ 3.526% en los tres dimiento anualizado de 9913.75 meses restantes. Igual que las T-bill, los pagarés y bonos del tesoro se redimen a su valor nominal en la fecha de maduración. Además, los pagarés y bonos pagan interés dos veces al año de acuerdo con una tasa nominal fija.2 Un pagaré a siete años por $20 000 y pagos de 6.5% paga 0.065(20 000) = $1300 cada seis me-

En este contexto, tasa nominal no se refiere a la tasa con porcentaje anual. La primera es constante, mientras que la última cambia junto con el rendimiento. 2

238

Capítulo 5

Matemáticas financieras

ses. Al final de siete años, el tenedor recibe el pago del interés final más el valor nominal para obtener un total de $21 300. Matemáticamente, es más fácil calcular el valor presente de un pagaré o de un bono con un rendimiento supuesto que encontrar el rendimiento dado de un valor presente supuesto (o precio). Los pagarés y los bonos sólo difieren en los tiempos de maduración: de uno a 10 años para los pagarés y de 10 a 30 años para los bonos. Cada pagaré o bono es garantía de una suma en una fecha futura más una anualidad hasta entonces. Por lo tanto, el valor presente de un pagaré o bono es la suma del valor presente de la cantidad futura que se recibirá y el valor presente de la anualidad. Se supondrá que los pagarés y bonos se evalúan en los tiempos en que el siguiente pago de interés es exactamente en seis meses; de esa manera es posible utilizar la fórmula dada en la sección 5.4 para el valor presente de una anualidad. Con capitalización semestral, un √ rendimiento anual de r corresponde a un pago de interés de 1 + r − 1 cada seis meses. Haciendo la sustitución adecuada en las fórmulas de las secciones 5.2 y 5.4, se obtiene la fórmula general siguiente para el valor presente de un pagaré o bono del tesoro. √ √ 1 − (1 + 1 + r − 1)−2n −2n P = S(1 + 1 + r − 1) + R · √ 1+r−1 que se simplifica como,

1 − (1 + r) P = S(1 + r)−n + R · √ 1+r−1

−n

donde S es el valor nominal, r es la tasa de rendimiento anual supuesta y n es el número de años necesarios para la maduración (de modo que 2n es el número de periodos de seis meses). R es el monto del pago semestral de interés, esto es, S veces la mitad de la tasa nominal del bono (por ejemplo, R = 0.03S para un bono de 6%). Dado que es posible tratar una letra del tesoro como un pagaré a corto plazo con tasa nominal de 0%, esta fórmula cubre también aquellas T-bill en las cuales no hay componente de anualidad. Para ilustrar esto, si se está buscando una tasa efectiva de 7.4% sobre una nueva emisión de letras del tesoro de $30 000 a un año (para la cual R = 0), se debe estar dispuesto a pagar 30 000(1.074)−1 ≈ $27 932.96.

Pero si se está buscando una tasa efectiva de 7.4% sobre un bono de $30 000 al 5.5% que le restan 17 años para la maduración (aquí R = 0.0275∙30 000 = 825), se debe estar dispuesto a pagar sólo 1 − (1.074)−17 30 000(1.074)−17 + 825 · √ ≈ 24 870.66 1.074 − 1

Por supuesto, puede suceder que las expectativas de rendimiento no sean reales y que ningún bono esté a la venta en el precio que se calculó. En ese caso, podría ser necesario ver en los precios de mercado y considerar si es posible aceptar los rendimientos correspondientes. Pero, ¿cómo se encuentra la tasa efectiva de rendimiento r de un valor a partir de su pre-

cio de mercado? Para las letras del tesoro, el segundo término del lado derecho de la fórmula de valor presente se elimina y puede despejarse a r de la fórmula simplificada para obtener r=

S P

1/n

−1

Los cálculos para letras del tesoro a tres y seis meses utilizan n = 41 y n = 21 (por ejemplo, tal como hicimos en los cálculos del segundo párrafo de esta sección de Explore y amplíe). Por otro lado, el cálculo de la tasa efectiva de rendimiento de un pagaré o un bono incluye resolver las ecuaciones completas del valor presente para r en términos de S, P y n —y esto no se puede realizar algebraicamente—. Sin embargo, puede hacerse por medio de una calculadora gráfica. Se establece Y1 igual al lado izquierdo de la ecuación, Y2 igual al lado derecho y se determina dónde son iguales Y1 y Y2. Por ejemplo, suponga que un bono de $26 000 al 6.8% se vende en $26 617.50 a 11 años de su maduración. Cada uno de los 22 pagos de interés ascenderá a R = 0.034(26 000) = $884. Para encontrar la tasa efectiva, se hace Y1 = 26 617.50

y

Y2 = 26 000(1 + X)∧ − 11

√ + 884(1 − (1 + X)∧ − 11)/( (1 + X) − 1)

Después, se construye la gráfica de Y1 y Y2 y se encuentra dónde se intersecan las dos gráficas (figura 5.14). 50 000

0

0

FIGURA 5.14

0.1

Determinación de la tasa efectiva.

Las gráficas se intersecan en X ≈ 0.0660, lo cual significa que la tasa efectiva es de 6.6 por ciento. La gráfica que describe las tasas efectivas actuales de los valores del tesoro como función del tiempo de maduración se denomina curva de rendimiento. Los economistas mantienen una observación diaria sobre esta curva; usted puede monitorearla por sí mismo en Internet. De manera típica, la curva de rendimiento es parecida a la que se muestra en la figura 5.15 (en la que el eje horizontal del tiempo se ha escalado). Usted puede ver que entre mayor es el tiempo para la maduración, el rendimiento es también mayor. La explicación usual para este patrón es que tener invertido dinero en una inversión a largo plazo significa que se pierde la flexibilidad a corto plazo de la liquidez. Para atraer a los compradores, por lo general, los rendimientos de los valores a largo plazo deben ser ligeramente superiores que los rendimientos de los valores a plazos más cortos.

Capítulo 5

239

3. A finales de diciembre de 2000, la curva de rendimiento para los valores del tesoro tenía la forma atípica que se muestra en la figura 5.16.

6.0 5.8 5.6 5.4

6.0

5.2 5.0 3M 6M 1Y 2Y 5Y 10Y Tiempo para la maduración

FIGURA 5.15

30Y

Curva de rendimiento típica.

Problemas 1. Encuentre el valor presente de un bono de $25 000 a 25 años y 8.5%, suponiendo una tasa efectiva anual de 8.25 por ciento. 2. Encuentre el rendimiento de un pagaré de $10 000 al 6.5%, el cual se vende en $10 389 cuando faltan siete años para su maduración.

Rendimiento (%)

Rendimiento (%)

Explore y amplíe

5.8 5.6 5.4 5.2 5.0 3M 6M 1Y 2Y 5Y 10Y Tiempo para la maduración

FIGURA 5.16

30Y

Curva de rendimiento atípica.

Las letras del tesoro estaban ganando rendimientos más altos que los pagarés a cinco años, lo cual es opuesto a lo que podría esperarse. ¿Cómo podrían explicar las expectativas del inversionista las posibles ganancias futuras de esta curva de rendimiento?

240

Capítulo 6

Álgebra matricial

6 6.1

Matrices

6.2

Suma de matrices y multiplicación por un escalar

6.3

Multiplicación de matrices

6.4

Resolución de sistemas mediante reducción de matrices

6.5

Resolución de sistemas mediante reducción de matrices (continuación)

6.6

Inversas

6.7

Análisis insumo-producto de Leontief

Álgebra matricial

L

as matrices, el tema de este capítulo, son simplemente arreglos de números. Las matrices y el álgebra matricial tienen una aplicación potencial siempre que la información numérica pueda acomodarse de manera significativa en bloques rectangulares. Un área de aplicación del álgebra matricial son las gráficas por computadora. En un sistema de coordenadas, un objeto puede representarse utilizando una matriz que contenga las coordenadas de cada vértice o esquina. Por ejemplo, podría configurarse un esquema de conexión por puntos en el que el rayo mostrado en la gráfica esté representado mediante la matriz incluida a su derecha. y (2, 4) (3, 1)

Repaso del capítulo 6

(0, 0) (1, 1)

x (2, 2)

EXPLORE Y AMPLÍE

(0, 5)

Requerimientos de insulina como un proceso lineal

x

(0, 4)

y

0 0 2 4 0 4 2 2 1 1 0 5 3 1

Las gráficas trazadas por computadora con frecuencia muestran objetos que giran en el espacio. De manera computacional, la rotación se realiza por medio de una multiplicación de matrices. El rayo gira 52 grados en el sentido de las manecillas del reloj alrededor del origen por multiplicación de matrices, lo cual implica una matriz cuyas entradas son las funciones t11, t12, t21 y t221 del ángulo de rotación: y (1.92, 4.04) (1.06, 2.98) (3.15, 2.46) (1.40, 0.17) (0, 0)

(3.94, 3.08)

240

1En

(0.34, 2.81)

x

0 0 2 4 0 4 2 2 1 1 0 5 3 1

0 0 1.92 4.04 3.15 2.46 t11 (52) t12 (52)  0.34 2.81 t21 (52) t22 (52) 1.40 0.17 3.94 3.08 1.06 2.98

realidad, t11 = t22 y t12 = −t21, pero no se pretende entrar en detalles.

Sección 6.1

Matrices

241

Objetivo

6.1 Matrices

Introducir el concepto de matriz y considerar tipos especiales de matrices.

En matemáticas y economía, la determinación de formas útiles para describir muchas situaciones conduce al estudio de arreglos rectangulares de números. Por ejemplo, considere el sistema de ecuaciones lineales   3x + 4y + 3z = 0 2x + y − z = 0  9x − 6y + 2z = 0

ADVERTENCIA Las barras verticales, ||, que encierran un arreglo rectangular no tienen el mismo significado que los corchetes o los paréntesis. Tabla 6.1 Producto X

Y

Z

Mano de obra 10

12

16

9

7

Material

5

Si la notación está organizada y se mantienen las x en la primera columna, las y en la segunda columna, etc., entonces lo que caracteriza a este sistema son los coeficientes numéricos involucrados en las ecuaciones, junto con sus posiciones relativas. Por esta razón, el sistema puede describirse mediante los arreglos rectangulares     3 4 3 0 2 0 1 −1 y 9 −6 2 0

uno para cada lado de las ecuaciones; a cada arreglo se le denomina matriz (en plural: matrices). Tales arreglos rectangulares se consideran objetos en sí mismos; se acostumbra encerrarlos entre corchetes, aunque también es común que se utilicen paréntesis. En la representación simbólica de matrices se usarán letras mayúsculas como A, B, C, etcétera. En economía, a menudo resulta conveniente utilizar matrices en la formulación de problemas y para desplegar datos. Por ejemplo, un fabricante que manufactura los productos X, Y y Z podría representar las unidades de mano de obra y material involucradas en una semana de producción de estos artículos, como se muestra en la tabla 6.1. De manera más sencilla, estos datos pueden representarse por medio de la matriz A=

10 5

12 9

16 7

Los renglones horizontales de una matriz se numeran en forma consecutiva de arriba hacia abajo y las columnas verticales se numeran de manera consecutiva de izquierda a derecha. Para la matriz A anterior, se tiene columna 1 columna 2 columna 3 10 12 16 renglón 1 =A renglón 2 5 9 7

Como A tiene dos renglones y tres columnas, se dice que A tiene tamaño 2 × 3 (se lee “2 por 3”) o que A es de 2 × 3, donde el número de renglones se especifica primero. De manera similar, las matrices     1 2 1 6 −2 4 −3 B =  5 1 −4 y C= 5 6 −3 5 0 7 −8

tienen tamaño 3 × 3 y 4 × 2, respectivamente. Los números presentes en una matriz se conocen como sus entradas. Para denotar las entradas de una matriz A de tamaño 2 × 3, se utiliza el nombre de la matriz, con subíndices dobles para indicar posición, en forma consistente con las convenciones anteriores: ADVERTENCIA El subíndice del renglón aparece a la izquierda del subíndice de la columna. En general, Aij y Aji son muy diferentes.

A11 A21

A12 A22

A13 A23

Para la entrada A12 (se lee “A sub uno-dos” o sólo “A uno-dos”), el primer subíndice, 1, especifica el renglón y el segundo, 2, la columna en que aparece la entrada. De manera similar, la entrada A23 (se lee “A dos-tres”) es la que se encuentra en el segundo renglón y

242

Capítulo 6

Álgebra matricial

la tercera columna. En general, se dice que el símbolo Aij denota la entrada que aparece en el renglón i y en la columna j. De hecho, una matriz A es una función de dos variables con ¯ para el conjunto {1, 2, … m}. Entonces A(i, j) = Aij. Si A es una función m × n, se escribe m ¯ × n¯ , el conjunto de todos los pares ordenados (i, j) con i en m ¯ yj el dominio de A es de m en n¯ , mientras que el rango es un subconjunto del conjunto de los números reales (−∞, ∞). La atención en este capítulo se concentra en la manipulación y aplicación de varios tipos de matrices. Para completar la exposición, enseguida se da una definición formal de matriz.

Definición Un arreglo rectangular de números A que consiste en m renglones y n columnas como el siguiente,   A11 A12 · · · A1n  A21 A22 · · · A2n    · ··· ·   ·   · ··· ·   ·  · · ··· ·  Am1 Am2 · · · Amn se conoce como una matriz de m × n y m × n es el tamaño de A. Para la entrada Aij, el subíndice del renglón es i y el subíndice de la columna es j. ADVERTENCIA La matriz [Aij] tiene Aij como su entrada general.

El número de entradas en una matriz de m × n es mn. Por brevedad, una matriz de m × n puede denotarse por el símbolo [ Aij ]m×n o, de manera más simple, como [Aij], cuando el tamaño se entiende a partir del contexto. Una matriz que tiene exactamente un renglón, como la matriz de 1 × 4 A = [1

7

12

3]

se llama vector renglón. Una matriz que consiste en una sola columna, como la matriz de 5×1   1 −2    15  9 16

se llama vector columna. Observe que una matriz es 1 × 1 si y sólo si es al mismo tiempo un vector renglón y un vector columna. Es seguro tratar a las matrices 1 × 1 como simples números. En otras palabras, puede escribirse [7] = 7 y, de manera más general, [a] = a, para cualquier número real a. APL Í Q U E LO u 1. Un fabricante que utiliza las materias primas A y B está interesada en rastrear los costos de estos materiales que provienen de tres fuentes diferentes. ¿Cuál es el tamaño de la matriz que ella podría usar?

EJEMPLO 1

Tamaño de una matriz

a. La matriz [1 2 0] tiene tamaño 1 × 3.   1 −6 1 tiene tamaño 3 × 2. b. La matriz 5 9 4

c. La matriz [7] tiene tamaño 1 × 1.   1 3 7 −2 4 5 6 8 tiene tamaño 3 × 5 y (3)(5) = 15 entradas. d. La matriz 9 11 6 −2 −1 1 1 Ahora resuelva el problema 1a v

Sección 6.1 AP LÍ Q U E LO u 2. Un análisis de un lugar de trabajo utiliza una matriz de 3 × 5 para describir el tiempo usado en cada una de las tres fases de cinco proyectos diferentes. El proyecto 1 necesita 1 hora en cada fase, el proyecto 2 requiere el doble de tiempo que el proyecto 1, el proyecto 3 necesita el doble de tiempo que el proyecto 2, … , y así sucesivamente. Construya esta matriz de análisis de tiempo.

EJEMPLO 2

Matrices

243

Construcción de matrices

a. Construya una matriz columna A de tres entradas tal que a A21 = 6 y Ai1 = 0 en los demás casos. Solución: Como A11 = A3l = 0, la matriz es

  0 A = 6  0

b. Si [Aij] es de 3 × 4 y Aij = i + j, encuentre A.

Solución: Aquí i = 1, 2, 3 y j = 1, 2, 3, 4, y A tiene (3)(4) = 12 entradas. Como Aij = i + j,

la entrada del renglón i y la columna j se obtiene sumando los números i y j. Entonces, A11 = 1 + 1 = 2, A12 = 1 + 2 = 3, A13 = 1 + 3 = 4, etc. Por lo tanto,     1+1 1+2 1+3 1+4 2 3 4 5 A = 2 + 1 2 + 2 2 + 3 2 + 4 = 3 4 5 6 3+1 3+2 3+3 3+4 4 5 6 7

c. Construya la matriz I de 3 × 3, dado que I11 = I22 = I33 = 1 e Iij = 0 en los demás casos. Solución: La matriz está dada por:



1 I = 0 0

0 1 0

 0 0 1

Ahora resuelva el problema 11 v

Igualdad de matrices Ahora se define lo que significa decir que dos matrices son iguales.

Definición Las matrices A y B son iguales si y sólo si tienen el mismo tamaño y Aij = Bij para cada i y cada j (esto es, las entradas correspondientes son iguales). Por lo tanto,

pero [1 1] =

1+1 2·3 1 1

y

2 2

0

=

2 6

1 0

[1 1] = [1 1

1]

diferentes tamaños

Una ecuación matricial puede definir un sistema de ecuaciones. Por ejemplo, suponga que

x 2z

y+1 2 = 5w 4

Al igualar las entradas correspondientes, se debe tener  x=2   y+1=7   2z = 4 5w = 2 Al resolver se obtiene x = 2, y = 6, z = 2 y w = 25 .

7 2

244

Capítulo 6

Álgebra matricial

Transpuesta de una matriz Si A es una matriz, la matriz que se forma a partir de A mediante el intercambio de sus renglones con sus columnas se conoce como transpuesta de A.

Definición La transpuesta de una matriz A de m × n, denotada como AT, es la matriz de n × m cuyo i-ésimo renglón es la i-ésima columna de A.

EJEMPLO 3 Si A =

1 4

2 5

Transpuesta de una matriz 3 , encuentre AT . 6

Solución: La matriz A es de 2 × 3, de modo que AT es de 3 × 2. La columna 1 de A se

convierte en el renglón 1 de AT, la columna 2 se convierte en el renglón 2 y la columna 3 se convierte en el renglón 3. Por lo tanto,   1 4 AT = 2 5 3 6 Ahora resuelva el problema 19 v

Observe que las columnas de AT son los renglones de A. Asimismo, si se toma la transpuesta de esta respuesta, se obtendrá la matriz original A. Esto es, la operación transpuesta tiene la propiedad de que (AT)T = A

Matrices especiales Cierto tipo de matrices desempeñan funciones importantes en la teoría de matrices. Ahora se considerarán algunos de estos tipos especiales. Una matriz de m × n cuyas entradas son todas iguales a 0 se conoce como matriz cero de m × n y se denota por 0m×n o, de manera más simple, por 0 si se sobreentiende su tamaño. Así, la matriz cero de 2 × 3 es 0=

0 0

0 0

0 0

y, en general, se tiene 

0 0  · 0= · · 0

0 0 · · · 0

··· ··· ··· ··· ··· ···

 0 0  · ·  · 0

Una matriz que tiene el mismo número de columnas que de renglones —por ejemplo n renglones y n columnas— se llama matriz cuadrada de orden n. Esto es, una matriz m × n es cuadrada si y sólo si m = n. Por ejemplo, las matrices   2 7 4 6 2 0 y [3] 4 6 1

son cuadradas con órdenes 3 y 1, respectivamente.

Sección 6.1

Matrices

245

En una matriz cuadrada A de orden n, las entradas A11, A22, A33, …, Ann, están sobre la diagonal que se extiende desde la esquina superior izquierda hasta la esquina inferior derecha de la matriz y se dice que constituyen la diagonal principal. Así, en la matriz 1 4 7

2 5 8

3 6 9

la diagonal principal (vea la región sombreada) consiste en A11 = 1, A22 = 5 y A33 = 9. Una matriz cuadrada A se denomina matriz diagonal si todas las entradas que se encuentran fuera de la diagonal principal son cero —esto es, si Aij = 0 para i = j. Ejemplos de matrices diagonales son   3 0 0 1 0 y 0 6 0 0 1 0 0 9

Se deduce que una matriz es diagonal si y sólo si es tanto triangular superior como triangular inferior.

Se dice que una matriz cuadrada A es una matriz triangular superior si todas las entradas que están debajo de la diagonal principal son cero —esto es, si Aij = 0 para i > j. De manera similar, se dice que una matriz A es una matriz triangular inferior si todas las entradas ubicadas por arriba de la diagonal principal son cero —esto es, si Aij = 0 para i < j. Cuando una matriz es triangular superior o triangular inferior se conoce como una matriz triangular. Así, las matrices  5 0 0

 1 1 7 0 4

y



 7 0 0 0 3 2 0 0   6 5 24 0 1 6 0 1

son matrices triangular superior y triangular inferior, respectivamente, y por lo tanto son matrices triangulares.

PROBLEMAS 6.1 1. Sean A=

D=

1 −4 1 2

  5 G = 6 1



−6 2 2 1 0 3



1 B = 4 7

2 5 8

 3 6 9



 1 2 3

1 C = 2 3

 1 2 3 4 0 1 6 0 E= F= 6 0 0 2 0 0 0 6 1   1 6 2 H = 0 0 0 J = [4] 0 0 0

2

(a) Establezca el tamaño de cada matriz. (b) ¿Cuáles matrices son cuadradas? (c) ¿Cuáles matrices son triangulares superiores?, ¿triangulares inferiores? (d) ¿Cuáles son vectores renglón? (e) ¿Cuáles son vectores columna? Para los problemas del 2 al 9, sea   7 −2 14 6 2 3 −2 6 A = [Aij ] =  5 4 1 0 8 0 2 0 2. ¿Cuál es el orden de A?

Encuentre las entradas siguientes. 3. A21

4. A42

5. A32

6. A34

7. A44

8. A55

9. ¿Cuáles son las entradas del tercer renglón? 10. Escriba la matriz triangular superior de orden 4, dado que todas las entradas que no se requiere sean 0 son iguales a la suma de sus subíndices. (Por ejemplo, A23 = 2 + 3 = 5).

11. (a) Construya una matriz A = [Aij] si A es 2 × 3 y Aij = −i + 2j. (b) Construya la matriz C de 2 × 4 = [(i + j)2]. 12. (a) Construya la matriz B = [Bij] si B es de 2 × 2 y Bij = (−1)i−j (i2 − j2). (b) Construya la matriz D de 2 × 3 = [(−1)i(j3)]. 13. Si A = [Aij] es de 12 × 10, ¿cuántas entradas tiene A? Si Aij = 1 para i = j y Aij = 0 para i = j, encuentre A33, A52, A10,10 y A12,10. 14. Liste la diagonal principal de 

2 4  7 5 (a)  −4 6 2 5

−2 0 −3 7

 9 −1 1 1



x2  9 (b) y

1 √ y z

 2y 3 1

15. Escriba la matriz cero de orden (a) 4 y (b) 6. 16. Si A es una matriz de 7 × 9, ¿cuál es el tamaño de AT?

246

Capítulo 6

Álgebra matricial

En los problemas del 17 al 20, encuentre AT. 6 −3 2 4   2 5 −3 0 6 2 19. A = 0 3 7 8 −2 1 17. A =

21. Sean

7 0 A= 0 6  0 0 C = 0 0 0 0

18. A = 2 

4

2 20. A = −1 0 

 0 0 0

6 −1 5 1

8  0 1 3

 0 0 2 0 10 −3   2 0 −1 D = 0 4 0  0 0 6

1 B = 0 0

(a) ¿Cuáles son matrices diagonales? (b) ¿Cuáles son matrices triangulares? 22. Una matriz es simétrica si AT = A. ¿La matriz del problema 19 es simétrica? 23. Si 1 0 −1 A= 7 0 9 verifique la propiedad general de que (AT)T = A encontrando AT y después (AT)T. En los problemas del 24 al 27, resuelva la ecuación matricial.     6 3 6 2 3x 2y − 1 9 6 24. = 25.  x 7  = 6 7 z 5w 7 15 3y 2z 2 7     4 2 1 4 2 1 26. 3x y 3z = 6 7 9 0 w 7 0 9 8 27.

2x 7

7 y 7 = 2y 7 y

respectivamente. (a) ¿Cuántas unidades de los modelos de extra lujo blancos se vendieron en enero? (b) ¿Cuántos modelos de lujo azules se vendieron en febrero? (c) ¿En qué mes se vendieron más modelos regulares púrpuras? (d) ¿De qué modelo y color se vendió el mismo número de unidades en ambos meses? (e) ¿En qué mes se vendieron más modelos de lujo? (f) ¿En qué mes se vendieron más artículos rojos? (g) ¿Cuántos artículos se vendieron en enero? 30. Matriz de insumo-producto Las matrices de insumo-producto, desarrolladas por W. W. Leontief, indican las interrelaciones que existen entre los diferentes sectores de una economía durante algún periodo. Un ejemplo hipotético para una economía simplificada está dado por la matriz M que se presenta al final de este problema. Los sectores consumidores son los mismos que los productores y pueden considerarse como fabricantes, gobierno, acero, agricultura, doméstico, etc. Cada renglón muestra cómo el producto de un sector dado es consumido por los cuatro sectores. Por ejemplo, del total de la producción de la industria A, 50 unidades fueron para la propia industria A, 70 para la B, 200 para C y 360 para todos los demás consumidores. La suma de las entradas en el renglón 1 —a saber, 680— da la producción total de A para un periodo dado. Cada columna da la producción de cada sector que consume un sector dado. Por ejemplo, en la producción de 680 unidades, la industria A consume 50 unidades de A, 90 de B, 120 de C y 420 de todos los demás productores. Para cada columna, encuentre la suma de las entradas. Haga lo mismo con cada renglón. ¿Qué observa al comparar esos totales? Suponga que el sector A aumenta su producción en 20%, es decir, en 136 unidades. Si se supone que esto resulta en un aumento uniforme de 20% en todos sus insumos, ¿en cuántas unidades aumentará su producción el sector B? Responda la misma pregunta para C y para todos los demás productores. CONSUMIDORES Industria Industria Industria Todos los demás A B C consumidores   Industria A 50 70 200 360 Industria B 30 270 320  90 M= 120 Industria C 240 100 1050 Todos los demás 420 370 940 4960 productores PRODUCTORES

28. Inventario Una tienda vendió 125 latas de sopa de tomate, 275 latas de frijoles y 400 latas de atún. Escriba un vector renglón que proporcione el número de artículos vendidos de cada tipo. Si cada uno de los artículos se vende a $0.95, $1.03 y $1.25, respectivamente, escriba esta información como un vector columna. 29. Análisis de ventas La compañía Widget tiene sus reportes de ventas mensuales dados por medio de matrices cuyos renglones, en orden, representan el número de modelos regular, de lujo y de extra lujo vendidos, mientras que las columnas dan el número de unidades rojas, blancas, azules y púrpuras vendidas. Las matrices para enero y febrero son     1 4 5 0 2 5 7 7 J = 3 5 2 7 F = 2 4 4 6 4 1 3 2 0 0 1 2

31. Encuentre todos los valores de x para los cuales √ 2001 −x x 2 + 2000x x2 = 2 2001 − 2000x x x ln (ex ) En los problemas 32 y 33, encuentre AT.

3 32. A = −2

−4 5 1 6

 3 33. A = 1 1

 1 4 2 7 3 6 4 1 2

Objetivo

6.2 Suma de matrices y multiplicación por un escalar

Definir la suma de matrices y la multiplicación por un escalar y considerar las propiedades relacionadas con estas operaciones.

Suma de matrices Considere un comerciante de vehículos para nieve que vende dos modelos: Deluxe y Super. Cada modelo está disponible en uno de dos colores, rojo y azul. Suponga que las ventas para enero y febrero están representadas por las matrices de ventas

Suma de matrices y multiplicación por un escalar

Sección 6.2

Deluxe J=

rojo 1 azul 3

247

Super 2 5

F=

3 4

1 2

respectivamente. Cada renglón de J y F proporciona el número vendido de cada modelo para un color dado. Cada columna proporciona el número vendido de cada color para un modelo dado. Una matriz que represente las ventas totales para cada modelo y color durante los dos meses, puede obtenerse sumando las entradas correspondientes en J y F: 4 7

3 7

Esta situación nos proporciona la oportunidad de introducir la operación de suma de matrices para dos matrices del mismo orden.

Definición Si A y B son matrices de m × n, entonces la suma A + B es la matriz de m × n que se obtiene al sumar las entradas correspondientes de A y B; de modo que (A + B)ij = Aij + Bij. Si el tamaño de A es diferente del tamaño de B, entonces A + B no está definida. Por ejemplo, sean A=

3 2

0 −1

−2 4

y

5 1

B=

−3 6 2 −5

Como A y B son del mismo tamaño (2 × 3), su suma está definida. Se tiene A+B= AP LÍ Q U E LO u 3. Una compañía de muebles para oficina fabrica escritorios y mesas en dos plantas, A y B. La matriz J representa la producción de las dos plantas en enero y la matriz F representa la producción de las dos plantas en febrero. Escriba una matriz que represente la producción total en las dos plantas para los dos meses, donde: A

B

J=

escritorios 120 mesas 105

80 130

F=

escritorios 110 mesas 85

140 125

Estas propiedades de la suma de matrices son semejantes a las propiedades correspondientes de la suma de números reales.

3+5 2+1

0 + (−3) −2 + 6 8 = −1 + 2 4 + (−5) 3

−3 1

4 −1

EJEMPLO 1 Suma de matrices         1 2 7 −2 1+7 2−2 8 0 4 = 3 − 6 4 + 4 = −3 8 a. 3 4 + −6 5 6 3 0 5+3 6+0 8 6

b.

1 2 2 + no está definida porque las matrices no son del mismo tamaño. 3 4 1

Ahora resuelva el problema 7 v Si A, B, C y O tienen el mismo tamaño, entonces las propiedades siguientes se cumplen para la suma de matrices: Propiedades para la suma de matrices

1. A + B = B + A 2. A + (B + C) = (A + B) + C 3. A + O = A = O + A

propiedad conmutativa propiedad asociativa propiedad de identidad

La propiedad 1 establece que las matrices pueden sumarse en cualquier orden, y la propiedad 2 permite que las matrices se agrupen para la operación de suma. La propiedad 3 establece que la matriz cero desempeña la misma función en la suma de matrices que el número 0 en la suma de números reales. Estas propiedades se ilustran en el ejemplo siguiente. EJEMPLO 2

Propiedades de la suma de matrices

Sean A=

1 2 −2 0

1 1

B=

0 1

1 2 −3 1

248

Capítulo 6

Álgebra matricial

−2 0

C=

1 −2

−1 1

O=

0 0

0 0

0 0

a. Muestre que A + B = B + A. Solución:

1 −1

A+B=

1 −1

3 −3

3 2

2 1 −1 = −5 2 −1

4 −5

2 3

3 3 −3 2

B+A=

Por lo tanto, A + B = B + A. b. Muestre que A + (B + C) = (A + B) + C. Solución:

A + (B + C) = A + (A + B) + C = c. Muestre que A + O = A.

1 −1

−2 1

3 3 −1 +C = −3 2 −1

4 −5

2 3

Solución:

A+O=

1 −2

2 0

1 0 + 1 0

0 0

0 1 = 0 −2

2 0

1 =A 1

Ahora resuelva el problema 1 v EJEMPLO 3

Vectores de demanda para una economía

Considere una economía hipotética simplificada que tiene tres industrias: carbón, electricidad y acero y tres consumidores 1, 2 y 3. Suponga que cada consumidor puede utilizar parte de la producción de cada industria y cada industria utiliza parte de la producción de cada una de las otras industrias. Entonces, las necesidades de cada consumidor y de cada industria pueden representarse mediante un vector (renglón) de demanda cuyas entradas, en orden, constituyan la cantidad de carbón, electricidad y acero necesarios para el consumidor o industria en las unidades de medida convenientes. Por ejemplo, los vectores de demanda para los consumidores podrían ser: D1 = [3

2

5]

17 1]

D2 = [0

D3 = [4

6

12]

y para las industrias podrían ser: DC = [0

1 4]

0

DE = [20

8]

DS = [30

5

0]

donde los subíndices C, E y S son para carbón, electricidad y acero, respectivamente. La demanda total de los consumidores para estos bienes está dada por la suma D1 + D2 + D3 = [3

2

5] + [0

17

1] + [4

6

12] = [7

25

18]

6

12]

La demanda industrial total está dada por la suma DC + DE + DS = [0

1 4] + [20

0

8] + [30

5 0] = [50

Por lo tanto, la demanda global total está dada por [7 25

18] + [50

6 12] = [57

31 30]

Así, la industria del carbón vende un total de 57 unidades, el total de unidades de electricidad vendidas es de 31 y el total de unidades de acero que se vendieron es de 30.2 Ahora resuelva el problema 41 v 2Este

ejemplo, así como algunos otros de este capítulo, es de John G. Kemeny, J. Laurie Snell y Gerald L. Thompson, Introduction to Finite Mathematics, 3a. ed., © 1974. Reimpreso con permiso de Prentice-Hall, Inc., Englewood Cliffs, Nueva Jersey.

Suma de matrices y multiplicación por un escalar

Sección 6.2

249

Multiplicación por un escalar De regreso al caso del vendedor de vehículos para nieve, recuerde que en febrero las ventas estaban dadas por la matriz 3 1 F= 4 2 Si en marzo el vendedor duplica las ventas de febrero de cada modelo y color de vehículos para nieve, la matriz de ventas para marzo podría obtenerse multiplicando cada entrada de F por 2, de donde resulta 2(3) 2(1) M= 2(4) 2(2) Parece razonable escribir esta operación como M = 2F = 2

3 4

1 2·3 = 2 2·4

2·1 6 = 2·2 8

2 4

que se considera como la multiplicación de una matriz por un número real. En el contexto de las matrices, los números reales suelen llamarse escalares. De hecho, se tiene la definición siguiente.

Definición Si A es una matriz de m × n y k es un número real, entonces empleamos kA para denotar la matriz m × n que se obtiene al multiplicar cada entrada de A por k de modo que (kA)ij = kAij. Esta operación se llama multiplicación por un escalar y kA se denomina múltiplo escalar de A. Por ejemplo, −3

1 2

EJEMPLO 4

0 −1

−2 −3(1) = 4 −3(2)

−3(0) −3(−1)

−3(−2) −3 = −3(4) −6

Multiplicación por un escalar

Sean A=

Calcule lo siguiente.

1 4

2 −2

B=

3 7

−4 1

0 0

O=

0 0

a. 5A

Solución:

2 b. − B 3 Solución:

1 A + 3B 2 Solución:

5A = 5

1 4

2 5(1) 5(2) 5 = = −2 5(4) 5(−2) 20

− 23 (3) 2 − B= 3 − 23 (7)

− 23 (−4) − 23 (1)

=

−2

− 14 3

10 −10

8 3 − 23

c.

1 1 1 A + 3B = 2 2 4 =

1 2

2

2 3 +3 −2 7 1

−1

+

9 21

−4 1 19

−12 = 2 3 23

−11 2

0 3

6 −12

250

Capítulo 6

Álgebra matricial

d. 0A Solución:

0A = 0 e. k0 Solución:

k0 = k

1 4

2 0 = −2 0

0 0

0 0 = 0 0

0 =0 0

0 =0 0

Ahora resuelva el problema 5 v Si A y B son del mismo tamaño, entonces, para cualesquiera escalares k y l, se tienen las propiedades siguientes de la multiplicación por un escalar: Propiedades de la multiplicación por un escalar

1. 2. 3. 4. 5.

k(A + B) = kA + kB (k + l)A = kA + lA k(lA) = (kl)A 0A = 0 k0 = 0

Las propiedades 4 y 5 se ilustraron en los ejemplos 4(d) y (e); las otras se ilustrarán en los problemas. También se tienen las propiedades siguientes de la operación de transposición, donde A y B son del mismo tamaño y k es cualquier escalar: (A + B)T = AT + BT (kA)T = kAT

La primera propiedad establece que la transpuesta de una suma es la suma de las transpuestas.

Sustracción de matrices Si A es cualquier matriz, entonces el múltiplo escalar (−1)A se escribe simplemente como −A y se denomina negativo de A: −A = (−1)A

Por lo tanto, si A=

3 1 −4 5

entonces −A = (−1)

3 1 −3 −1 = 4 −5 −4 5

Observe que −A es la matriz resultante de multiplicar cada entrada de A por −1. La sustracción de matrices se define en términos de la suma de matrices: De manera más sencilla, para encontrar A – B, se puede restar cada entrada de B de la entrada correspondiente de A.

Definición Si A y B tienen el mismo tamaño, entonces A − B quiere decir A + (−B).

Sección 6.2 AP LÍ Q U E LO u 3. Una fabricante de puertas, ventanas y armarios escribe su utilidad anual (en miles) para cada categoría en un vector   248 columna como P = 319. Sus costos 532 fijos de producción pueden describir  40 se por medio del vector C = 30. 60 Esta fabricante calcula que, con una nueva estructura de precios que genere un ingreso de 80% del ingreso de su competidor, puede duplicar su utilidad suponiendo que sus costos fijos permanezcan constantes. Este cálculo puede representarse por medio de       248 x1 40 0.8 x2  − 30 = 2 319 532 60 x3 Resuelva para x1, x2 y x3, las cuales representan los ingresos del competidor para cada categoría.

Suma de matrices y multiplicación por un escalar

251

EJEMPLO 5 Sustracción de matrices         2 6 6 −2 2 6 6 −2 1 = −4 1 + ( − 1) 4 1 a. −4 1 − 4 3 2 0 3 3 2 0 3 

  2 6 −6 = −4 1 + −4 3 2 0

 2 −1 −3



b. Si A =

6 2

  2−6 6+2 −4 = −4 − 4 1 − 1 = −8 3+0 2−3 3

0 −1

3 1

y B=

AT − 2B =

−3 , entonces 2

6 0

2 6 − 2 −1

 8 0 −1

−6 0 = 4 −2

8 −5

Ahora resuelva el problema 17 v EJEMPLO 6

Ecuación matricial

Resuelva la ecuación 2

x1 3 5 − =5 . x2 −4 4

Solución: Estrategia

Primero se escribe cada lado de la ecuación como una sola matriz. Después, por la igualdad de matrices, se igualan las entradas correspondientes. Se tiene 2

3 5 x1 − =5 x2 4 −4 2x1 3 25 − = 2x2 4 −20 25 2x1 − 3 = −20 2x2 − 4

Por la igualdad de matrices, se debe tener 2x1 − 3 = 25, que da x1 = 14; a partir de 2x2 − 4 =� −20, se obtiene x2 = −8. Ahora resuelva el problema 35 v

PROBLEMAS 6.2 

En los problemas del 1 al 12, realice las operaciones indicadas.     2 0 −3 2 −3 4 4 0 + −1 6 5 1. −1 1 −6 5 9 11 −2

2 3.  5 −4

2.

6. [7

2 −6

−7 7 + 4 −2

−4 2 + 7 1

7 2

5. 2[ 2

  −3 5 −9 −  9 9 −2

−1

3 ] + 4[−2

7] + 66

 1 0 3

0

 1 4 2 4. 2 0

1] − 0[2 7.

1 3

−2 10 0 3

1]

2 7 + 4 2

 6 −12 7

252 8.

Capítulo 6

5 −2

Álgebra matricial

3 0 +7 6 0

0 0

9. −6



2 7

   −1 −6 9 0 6  2 − 3 −6 1 −2 9 4 5    10 0 30 1 −5 0 1 5 0 7 0 +  0 11. −2 5 5 20 25 4 6 10

−6 7 1 1 6 −2

36. En forma inversa a la que utilizó en el problema 35, escriba el sistema 2x − 4y = 16 5x + 7y = −3

1 2 10.  3 4 



1 12. 3 0 0

0 1 0

  0 1 0 − 3 0 1 0

como una ecuación matricial. En los problemas del 37 al 40, resuelva las ecuaciones matriciales. 37. 3

  0 4 1 − −3 1 0

2 −2 0

 2 −9 0

−2 21 1

En los problemas del 13 al 24, calcule las matrices requeridas si A= 13. 15. 17. 19. 21. 23.

2 1 3 −3

−6 −5 2 −3

B=

C= 14. 16. 18. 20. 22. 24.

−2C 2(0) 3(2A − 3B) 3(A − C) + 6 2B − 3A + 2C 1 A + 3(2B + 5C) 3

−2 −1 −3 3

0=

0 0 0 0

−(A − B) A−B+C 0(2A + 3B − 5C) A + (C + B) 3C − 2B 1 A − 5(B + C) 2

En los problemas del 25 al 28, verifique las ecuaciones para las matrices A, B y C anteriores. 25. 3(A + B) = 3A + 3B

27. k1 (k2 A) = (k1 k2 )A

26. (2 + 3)A = 2A + 3A

x −2 6 −3 =4 y 4 −2

      2 x −10 x 2 −4x 38. 5 −6 = 39. 4 + 2  y = −24 3 −2y 3y 6 4z 14         2 −1 0 10  6 40. x 0 + 2  0 + y  2 =  2 6 −5 2x + 12 − 5y

41. Producción Una compañía de partes automotrices fabrica distribuidores, bujías y magnetos en dos plantas, I y II. La matriz X representa la producción de las dos plantas para el minorista X y la matriz Y representa la producción de las dos plantas para el minorista Y. Escriba una matriz que represente la producción total alcanzada en las dos plantas para ambos minoristas, donde II  II   I  I 30 50 15 25 BUJ BUJ X = SPG 800 720 Y = SPG 960 800 5 MAG 25 30 MAG 10

42. Ventas Sea A la matriz que representa las ventas (en miles) de una compañía de juguetes para tres ciudades, en 2007, y sea B la matriz que representa las ventas para las mismas ciudades en 2009, donde 400 350 150 Acción A= Educativo 450 280 850 B=

28. k(A − 2B + C) = kA − 2kB + kC

En los problemas del 29 al 34, sean   1 2 1 3 A = 0 −1 B = 4 −1 7 0 D=

C=

1 0 1 2

1 2 −1 1 0 2

Calcule las matrices indicadas, si esto es posible.

29. 3A + DT 32. 2B + BT

30. (B − C)T 33. A + DT − B

35. Exprese la ecuación matricial

31. 2BT − 3C T 34. (D − 2AT )T

3 −4 2 x −y =3 2 7 4

como un sistema de ecuaciones lineales y resuélvalo.

Acción Educativo

380 460

330 320

220 750

Si la compañía compra a un competidor y en 2010 duplica las ventas que consiguió en 2009, ¿cuál es el cambio de las ventas entre 2007 y 2010? 43. Suponga que el precio de los productos A, B y C está dado, en ese orden, por el vector renglón de precios P = [pA pB pC pD ] Si los precios se incrementan en 16%, el vector de los nuevos precios puede obtenerse multiplicando P, ¿por qué escalar? 44. Demuestre que (A − B)T = AT − BT. (Sugerencia: Utilice la definición de sustracción y las propiedades de la operación de transposición). En los problemas del 45 al 47, calcule las matrices dadas si 3 −4 5 1 4 2 −1 1 3 A= B= C= −2 1 6 4 1 2 2 6 −6 45. 4A + 3B

46. −3(A + 2B) + C

47. 2(3C − A) + 2B

Objetivo

6.3 Multiplicación de matrices

Definir la multiplicación de matrices y considerar las propiedades asociadas. Expresar un sistema como una sola ecuación matricial por medio de la multiplicación de matrices.

Además de las operaciones de suma de matrices y multiplicación por un escalar, puede definirse el producto AB de las matrices A y B bajo ciertas circunstancias, a saber, que el número de columnas de A sea igual al número de renglones de B. Aunque la siguiente definición de multiplicación de matrices no parece ser muy natural, un estudio más minucioso de las

Sección 6.3

Multiplicación de matrices

253

matrices lo convencerán de que esta definición es apropiada y extremadamente práctica para las aplicaciones.

Definición Sea A una matriz de m × n y B una matriz n × p. Entonces el producto AB es la matriz de m × p cuya entrada (AB)ik se obtiene mediante (AB)ik =

n

j=1

Aij Bjk = Ai1 B1k + Ai2 B2k + · · · + Ain bnk

En palabras, (AB)ik se obtiene sumando los productos formados al multiplicar, en orden, cada entrada del renglón i de A por la entrada correspondiente de la columna k de B. Si el número de columnas de A no es igual al número de renglones de B, entonces el producto AB no está definido. Observe que la definición es aplicable cuando A es un vector renglón con n entradas y B es un vector columna con n entradas. En este caso A es de 1 × n, B es de n × 1 y AB es de 1 × 1. (En la sección 6.1 se especificó que la matriz de 1 × 1 es sólo un número). De hecho,   B1  B2   y B= Si A = A1 A2 · · · An  ...  Bn

entonces AB =

n

j=1

Aj Bj = A1 B1 + A2 B2 + · · · + An Bn

De regreso a la definición general, ahora es claro que el número (AB)ik es el producto del i-ésimo renglón de A y la k-ésima columna de B. Esto resulta muy útil cuando se realizan cálculos reales. Tres puntos concernientes a la definición anterior de AB deben comprenderse en su totalidad. Primero, el número de columnas de A debe ser igual al número de renglones de B. Segundo, el producto AB tendrá tantos renglones como A y tantas columnas como B.

deben ser iguales

tamaño del producto

Tercero, la definición se refiere al producto AB, en ese orden; A es el factor izquierdo y B el factor derecho. Para AB, se dice que B se premultiplica por A, o bien que A se posmultiplica por B. Para aplicar la definición, encontremos el producto de   1 0 −3 2 1 −6  0 4 2 AB = 1 −3 2 −2 1 1

La matriz A tiene tamaño 2 × 3 (m × n) y la matriz B tiene tamaño 3 × 3 (n × p). El número de columnas de A es igual al número de renglones de B (n = 3), de modo que el producto AB está definido y será una matriz de 2 × 3 (m × p); esto es, AB =

(AB)11 (AB)21

(AB)12 (AB)22

(AB)13 (AB)23

La entrada (AB)11 se obtiene sumando los productos de cada entrada en el renglón 1 de A y la entrada correspondiente en la columna 1 de B. Así,

254

Capítulo 6

Álgebra matricial entradas del renglón 1 de A

c11  (2)(1)  (1)(0)  (6)(2)  14.

entradas de la columna 1 de B

En este paso, se tiene 

    1 0 23 14 2 1 26   0 4 2 = 1 23 2 c21 22 1 1

c12 c22

c13 c23



Aquí puede verse que (AB)11 es el producto del primer renglón de A y la primera columna de B. De manera similar, para (AB)12, usamos las entradas del renglón 1 de A y las entradas de la columna 2 de B: entradas del renglón 1 de A

c12  (2)(0)  (1)(4)  (6)(1) = 2.

entradas de la columna 2 de B

Ahora se tiene    1 2 1 26  0 1 23 2 22

  0 23 14  4 2 = c21 1 1

22 c13 c22 c23



Para las restantes entradas de AB, se obtiene (AB)13 = (2)(−3) + (1)(2) + (−6)(1) = −10 (AB)21 = (1)(1) + (−3)(0) + (2)(−2) = −3

(AB)22 = (1)(0) + (−3)(4) + (2)(1) = −10 Así,

ADVERTENCIA La multiplicación de matrices no es conmutativa.

(AB)23 = (1)(−3) + (−3)(2) + (2)(1) = −7 

 1 0 −3 2 1 −6  14 −2 −10 0 4 2 = AB = 1 −3 2 −3 −10 −7 −2 1 1 Observe que si se invierte el orden de los factores, entonces el producto   1 0 −3 2 1 −6 2 BA =  0 4 1 −3 2 −2 1 1

no está definido, ya que el número de columnas de B no es igual al número de renglones de A. Esto muestra que la multiplicación de matrices no es conmutativa. De hecho, para cualesquiera matrices A y B, incluso cuando ambos productos están definidos, en general AB y BA son diferentes. De modo que el orden en que las matrices estén escritas en un producto es extremadamente importante. EJEMPLO 1

Tamaños de matrices y su producto

Sean A una matriz de 3 × 5 y B una matriz de 5 × 3. Entonces AB está definida y es una matriz de 3 × 3. Además, BA también está definida y es una matriz de 5 × 5. Si C es una matriz de 3 × 5 y D una matriz de 7 × 3, entonces CD no está definida, pero DC sí está definida y es una matriz de 7 × 5. Ahora resuelva el problema 7 v

Sección 6.3

EJEMPLO 2

Multiplicación de matrices

255

Producto de matrices

Calcule el producto de matrices 2 AB = 0

−4 1

 2 2  0 −3 2

 1 4 2

Solución: Como A es de 2 × 3 y B es de 3 × 2, el producto AB está definido y tendrá un ta-

maño de 2 × 2. Desplazando simultáneamente el dedo índice de la mano izquierda a lo largo de los renglones de A y el dedo índice de la mano derecha a lo largo de las columnas de B, no debe ser difícil determinar mentalmente las entradas del producto. Con esto, se obtiene   2 1 2 −4 2  8 −10 0 4 = 0 1 −3 −6 −2 2 2 Ahora resuelva el problema 19 v

EJEMPLO 3

APLÍ Q U E LO u 5. Una librería tiene 100 diccionarios, 70 libros de cocina y 90 catálogos en existencia. Si el valor de cada diccionario es de $28, de cada libro de cocina $22 y de cada catálogo $16, utilice un producto de matrices para determinar el valor total del inventario de la librería.

Producto de matrices   4 a. Calcule [1 2 3] 5. 6

Solución: El producto tiene tamaño de 1 × 1:   4 [1 2 3] 5 = [32] 6   1 b. Calcule 2 [1 6]. 3 Solución: El producto tiene tamaño de 3 × 2:



1 3 c. −2 2 1 0

d.

a11 a21

a12 a22

 0 1 1  5 −4 2 b11 b21

    1 1 6 2 [1 6] = 2 12 3 3 18    2 16 −3 11 3 =  10 −1 0 −2 −7 −4 10

0 −1 1

b12 a b + a12 b21 = 11 11 b22 a21 b11 + a22 b21

a11 b12 + a12 b22 a21 b12 + a22 b22

Ahora resuelva el problema 25 v ADVERTENCIA En el ejemplo 4 se muestra que aunque los productos matriciales AB y BA estén definidos y tengan el mismo tamaño, no necesariamente son iguales.

EJEMPLO 4

Producto de matrices

Calcule AB y BA si

Solución: Se tiene

A=

2 3

−1 1

AB =

2 3

−1 1

BA =

−2 1 1 4

y

B=

−2 1 . 1 4

−2 1 −5 = 1 4 −5 2 3

−2 7

−1 −1 3 = 1 14 3

Observe que aunque ambos productos AB y BA están definidos, y son del mismo tamaño, AB y BA no son iguales. Ahora resuelva el problema 37 v

256

Capítulo 6

Álgebra matricial

APL Í Q U E LO u 6. Los precios (por unidad) para tres libros de texto están representados por el vector de precios P = [26.25 34.75 28.50]. Una librería universitaria hace un pedido de estos libros en las cantidades dadas por el vector columna   250 Q = 325. Determine el costo total 175 de la compra.

EJEMPLO 5

Vector de costos

Suponga que los precios (por unidad) para los productos A, B y C están representados por el vector de precios Precio de A B C P = [2

3

4]

Si las cantidades (en unidades) de A, B y C que se compran están dadas por el vector columna   7 unidades de A Q =  5 unidades de B 11 unidades de C entonces, el costo total de las compras está dado por la entrada en el vector de costos   7 PQ = [2 3 4]  5 = [(2 · 7) + (3 · 5) + (4 · 11)] = [73] 11

Ahora resuelva el problema 27 v

EJEMPLO 6

Utilidad para una economía

En el ejemplo 3 de la sección 6.2, suponga que en la economía hipotética el precio del carbón es de $10 000 por unidad, el de la electricidad de $20 000 por unidad y el del acero de $40 000 por unidad. Estos precios pueden representarse mediante el vector (columna) de precios:   10 000 P = 20 000 40 000

Considere la industria del acero. En total vende 30 unidades de acero en $40 000 por unidad y, por lo tanto, su ingreso total es de $1 200 000. Sus costos para los diferentes bienes están dados por el producto matricial   10 000 DS P = [30 5 0] 20 000 = [400 000] 40 000 De modo que la ganancia de la industria del acero es $1 200 000 − $400 000 = $800 000.

Ahora resuelva el problema 67 v

La multiplicación de matrices satisface las propiedades siguientes, pero siempre y cuando todas las sumas y productos estén definidos: Propiedades de la multiplicación de matrices 1. A(BC) = (AB)C propiedad asociativa 2. A(B + C) = AB + AC, propiedades distributivas (A + B)C = AC + BC

EJEMPLO 7 Si

Propiedad asociativa 1 A= −3

−2 4

calcule ABC de dos maneras.

3 0 B= 1 1

−1 2



1 C = 0 1

 0 2 1

Multiplicación de matrices

Sección 6.3

Solución: Agrupando BC se obtiene

 −2  3 0 4 1 1

1 A(BC) = −3 =

1 −3

2 3

−2 4

 1 −1  0 2 1

−1 −4 = 4 6

De manera alternativa, al agrupar AB resulta 1 −3

(AB)C =

−2 4

=

1 −5

−2 4

=

−4 6

−9 19

3 0 1 1

−1 2



 0 2 1

1 −5  0 11 1

257

 0 2  1

−9 19



 0 2 1

1 0 1

Observe que A(BC) = (AB)C. v

EJEMPLO 8

Propiedad distributiva

Verifique que A(B + C) = AB + AC si A=

1 2

0 3

B=

−2 0 1 3

−2 0

C=

1 2

Solución: En el lado izquierdo se tiene

A(B + C) =

1 2

0 3

=

1 2

0 3

−2 0 −2 + 1 3 0

1 2

−4 1 −4 1 = 1 5 −5 17

En el lado derecho, AB + AC = =

1 2 −2 −1

0 3

Por lo tanto, A(B + C) = AB + AC.

EJEMPLO 9

−2 0 1 + 1 3 2 0 −2 + 9 −4

0 3

1 −4 = 8 −5

−2 0

1 2

1 17

Ahora resuelva el problema 69 v

Materia prima y costos

Suponga que un contratista ha aceptado pedidos para cinco casas estilo rústico, siete estilo moderno y 12 estilo colonial. Entonces, sus pedidos pueden representarse mediante el vector renglón Q = [5 7 12] Además, suponga que las “materias primas” que se utilizan en cada tipo de casa son acero, madera, vidrio, pintura y mano de obra. Las entradas de la matriz R siguiente dan el número

258

Capítulo 6

Álgebra matricial

de unidades de cada materia prima que se utiliza en cada tipo de casa (las entradas no necesariamente reflejan la realidad, pero se eligieron así por conveniencia): Rústico Moderno Colonial

Acero  5 7 6

Madera

Vidrio

20 18 25

16 12 8

Pintura Mano de obra  7 17 9 21 = R 5 13

Cada renglón indica la cantidad de materia prima necesaria para un tipo dado de casa; cada columna indica la cantidad que se requiere de una materia prima dada para cada tipo de casa. Ahora suponga que el contratista desea calcular la cantidad de cada materia prima necesaria para satisfacer todos sus pedidos. Entonces, tal información está dada por la matriz   5 20 16 7 17 QR = [5 7 12] 7 18 12 9 21 6 25 8 5 13 = [146

526

260

158

388]

Así, el contratista debe ordenar 146 unidades de acero, 526 de madera, 260 de vidrio, etcétera. Al contratista le interesa también conocer los costos que tendrá que pagar por estos materiales. Suponga que el acero cuesta $2500 por unidad, la madera $1200 por unidad y el vidrio, la pintura y la mano de obra cuestan $800, $150 y $1500 por unidad, respectivamente. Estos datos pueden escribirse como el vector columna de costo   2500 1200   C =  800  150 1500 Entonces el costo de cada tipo de casa está dado por la matriz     2500   5 20 16 7 17 1200 75 850   RC = 7 18 12 9 21  800 = 81 550  6 25 8 5 13 150 71 650 1500

En consecuencia, el costo de los materiales para la casa rústica es de $75 850, para la casa estilo moderno $81 550 y para la de estilo colonial $71 650. El costo total de la materia prima para todas las casas está dado por   75 850 QRC = Q(RC) = [5 7 12] 81 550 = [1 809 900] 71 650 El costo total es de $1 809 900. Ahora resuelva el problema 65 v Otra propiedad de las matrices incluye la multiplicación por un escalar y la multiplicación de matrices. Si k es un escalar y el producto AB está definido, entonces k(AB) = (kA)B = A(kB) El producto k(AB) puede escribirse simplemente como kAB. Así, kAB = k(AB) = (kA)B = A(kB)

Multiplicación de matrices

Sección 6.3

259

Por ejemplo, 3

2 0

1 −1

1 2

3 2 = 3 0 0 3 −3

1 −1

=

6 0

=

12 18 −6 0

1 2

1 2

3 0

3 0

Existe una propiedad interesante que concierne a la transpuesta de un producto de matrices: (AB)T = BT AT

De manera verbal, la transpuesta de un producto de matrices es igual al producto de sus transpuestas en orden inverso. Esta propiedad puede extenderse para el caso de más de dos factores. Por ejemplo, Aquí se utiliza el hecho de que (AT)T = A.

(AT BC)T = C T BT (AT )T = C T BT A

EJEMPLO 10

Transpuesta de un producto

Sean

1 0 1 2

A=

y

B=

1 2 1 0

Muestre que (AB)T = BT AT .

Solución: Se tiene que

AB =

1 2 3 2

Ahora,

1 0

AT = Así, B T AT =

1 2

1 2 1 0

(AB)T =

de modo que

y 1 0

BT =

1 1 = 2 2

1 2

1 2

3 2

1 0

3 = (AB)T 2

por lo que (AB)T = BT AT . v

Así como la matriz cero desempeña una función importante como identidad en la suma de matrices, existe una matriz especial, llamada matriz identidad, que desempeña una función equivalente en la multiplicación de matrices. La matriz identidad de n × n, denotada por In, es la matriz diagonal cuyas entradas en la diagonal principal son números 1. Por ejemplo, las matrices identidad I3 e I4 son   1 0 0 I3 = 0 1 0 e 0 0 1



1 0 I4 =  0 0

0 1 0 0

0 0 1 0

 0 0 0 1

260

Capítulo 6

Álgebra matricial

Cuando el tamaño de una matriz identidad se dé por entendido, se omitirá el subíndice y la matriz sólo se denotará mediante I. Debe quedar claro que IT = I La matriz identidad desempeña la misma función en la multiplicación de matrices que el número 1 en la multiplicación de números reales. Esto es, así como el producto de un número real por 1 es igual al mismo número, el producto de una matriz por la matriz identidad es la propia matriz. Por ejemplo, 2 1

e I

4 2 I= 5 1

4 5

1 0

0 2 = 1 1

4 5

4 1 = 5 0

0 1

2 1

4 2 = 5 1

4 5

2 1

En general, si I es de n × n y A tiene n columnas, entonces AI = A. Si B tiene n renglones, entonces IB = B. Además, si A es de n × n, entonces AI = A = IA EJEMPLO 11

Operaciones con matrices que incluyen a I y a 0

Si A=

3 2 1 4

B=

I=

1 0

0 1

0=

I −A=

1 0

2 5 1 − 10

0 0

calcule cada una de las matrices siguientes.

− 15 3 10

0 0

a. I − A

Solución:

b. 3(A − 2I) Solución:

0 3 2 −2 − = 1 1 4 −1 3 2 1 −2 1 4 0

3(A − 2I) = 3

c. A0 Solución:

A0 =

=3

3 2 2 − 1 4 0

=3

1 2 3 6 = 1 2 3 6

3 2 1 4

0 0

0 0 = 0 0

En general, si A0 y 0A están definidos, entonces

−2 −3 0 1

0 2

0 =0 0

A0 = 0 = 0A

d. AB Solución:

AB =

3 2 1 4

2 5 1 − 10

− 15 3 10

=

1 0

0 =I 1

Ahora resuelva el problema 55 v

Sección 6.3

Multiplicación de matrices

261

Si A es una matriz cuadrada, puede hablarse de una potencia de A: Si A es una matriz cuadrada y p es un entero positivo, entonces la p-ésima potencia de A, que se escribe Ap, es el producto de p factores de A: Ap = A · A · · · A p

factores

Si A es de tamaño n × n, se define A0 = In. Se hace notar que Ip = I. EJEMPLO 12 Si A =

Potencia de una matriz

1 0 , calcule A3 . 1 2

Solución: Como A3 = (A2 )A y

A2 =

1 0 1 2

se tiene A3 = A2 A =

1 0 1 0 = 1 2 3 4

1 0 3 4

1 0 1 0 = 1 2 7 8

Ahora resuelva el problema 45 v

Ecuaciones matriciales Los sistemas de ecuaciones lineales pueden representarse por medio de la multiplicación de matrices. Por ejemplo, considere la ecuación matricial   x 4 1 4 −2  1  x2 = (1) −3 2 −3 1 x3

El producto del lado izquierdo tiene orden 2 × 1, así que es una matriz columna. Por lo tanto, x1 + 4x2 − 2x3 4 = 2x1 − 3x2 + x3 −3

Por la igualdad de matrices, las entradas correspondientes deben ser iguales, de modo que se obtiene el sistema x1 + 4x2 − 2x3 = 4 2x1 − 3x2 + x3 = −3 De modo que este sistema de ecuaciones lineales puede definirse mediante la ecuación matricial (1). En general, la ecuación (1) se describe diciendo que tiene la forma AX = B

PARA REPASAR las n-tuplas, vea la sección 2.8.

donde A es la matriz obtenida a partir de los coeficientes de las variables, X es una matriz columna obtenida a partir de las variables y B es una matriz columna obtenida de las constantes. La matriz A se denomina matriz de coeficientes del sistema. En la ecuación matricial AX = B, observe que la variable es el vector columna X. En el ejemplo actual, X es un vector columna de 3 × 1. Una solución única de AX = B es un vector columna C, del mismo tamaño que X, con la propiedad de que AC = B. En el presente ejemplo, una solución única que es un vector columna de 3 × 1 es lo mismo que una tripla ordenada de números. En efecto, si C es un vector columna de n × 1, entonces CT es un vector renglón de 1 × n, lo cual concuerda con la noción de una n-tupla de números. Para un sistema que consta de m ecuaciones lineales con n incógnitas, su representación en la forma AX = B tendrá A, m × n y B, m × 1. La variable X será entonces un vector columna de

262

Capítulo 6

Álgebra matricial

n × 1 y una solución única C será un vector columna de n × 1 completamente determinado por una n-tupla de números. EJEMPLO 13

APL Í Q U E LO u 7. Escriba el siguiente par de rectas en forma matricial, para ello use la multiplicación de matrices. 8 8 1 5 y = − x + ,y = − x + 5 5 3 3

Forma matricial de un sistema utilizando la multiplicación de matrices

Escriba el sistema

2x1 + 5x2 = 4 8x1 + 3x2 = 7

en forma matricial utilizando la multiplicación de matrices. Solución: Si

A=

2 8

5 3

X=

x1 x2

4 7

B=

entonces el sistema dado es equivalente a la ecuación matricial AX = B

esto es,

2 8

5 3

x1 4 = x2 7

Ahora resuelva el problema 59 v

PROBLEMAS 6.3 

   1 3 −2 0 −2 3 4 −2 y Si A = −2 1 −1 , B = −2 0 4 3 3 1 −1 AB = C = [Cij ], encuentre lo siguiente.

1. C11 4. C33

2. C21 5. C31

3. C32 6. C12

Si A es de 2 × 3, B de 3 × 1, C de 2 × 5, D de 4 × 3, E de 3 × 2, y F de 2 × 3, encuentre el tamaño y número de entradas en cada uno de los siguientes ejercicios. 7. AB 10. DB 13. EE T B 16. (F + A)B

8. DE 11. FB 14. E(AE)

9. EC 12. BE 15. E(FB)

Escriba la matriz identidad que tiene el orden siguiente: 17. 5

18. 6

En los problemas del 19 al 36, realice las operaciones indicadas.   −1 1 2 −4 4 0 1 −2 20.  0 4 19. 3 2 −1 3 3 4 2 1     0 1 2 0 3   1 4 21. 22. [2 5 0 1]   −1 4 5 0 7 −2    1 4 −1 2 1 0 2 0 −1 1 23.  0 0 −2 1 1 1 1 2



  −2 3 1 1 0 0 0 0 0 0 2 0 1 0 1   1 5 −2 −1 2 1 25. [1 −2 5]  0 0 −1 0 1 −3     1 −2 1  4 [0 27. 26. [1 −4]  0 1 −2 5 0

4 24. 3 1

28.

0 2

1 3

1 1

0 1

1 0 + 0 0

1 0

−2 0 2 −1 +2 3 −1 1 1

29. 3 30.

1 0

31.

1 3

 0 33. 0 1 2 4

0 1

0 1

2 −2

−1 −1 0 −1 0 0 3 2 1 2 1 1    1 −2 2  2 0 1  2 1 4 1 0 −2 3 0

3 −2

32. 2

35.

2 10 0

0 1 0

1 9

1 2 −5 0 6   1 x 0  y  0 z   x 3  1 x2 7 x3

4 2

1 0



1 3 5

1 −3]

 2 4 6

0 1

a11 a12 x1 a21 a22 x2   2 −3 x 1 1 36. 0 x2 2 1 34.

Multiplicación de matrices

Sección 6.3

En los problemas del 37 al 44, calcule las matrices requeridas  si −1 1 1 −2 −2 3 0 A= B= C =  0 3 0 3 1 −4 1 2 4       1 0 0 1 0 0 3 0 0  3   D = 0 1 1 E = 0 6 0  F =  0 16 0    1 2 1 0 0 3 0 0 13   1 0 0 I = 0 1 0 0 0 1 37. F − 21 DI 40. B(D + E) 43. (DC)A

38. DD 41. 3I − 23 FE 44. A(BC)

39. 3A − 2BC 42. CB(D − I)

En los problemas del 45 al 58, calcule la matriz requerida, si existe, dado que     0 0 −1 1 0 1 −1 0 0 A= B = 2 −1 C = 2 −1 0 1 1 0 0 2 0 1     1 0 0 0 0 0 I = 0 1 0 0 = 0 0 0 0 0 1 0 0 0 45. 48. 51. 54. 57.

A2 A(BT )2 C (BAT )T (AT C T B)0 (AC)(AC)T

46. 49. 52. 55. 58.

AT A (AIC)T (3A)T A(I − 0) B2 − 3B + 2I

47. 50. 53. 56.

B4 AT (2C T ) (2I)2 − 2I 2 I T0

62. Mensajes secretos Los mensajes secretos pueden codificarse por medio de un código y una matriz de codificación. Suponga que se tiene el código siguiente: a b c d e f g h i j k l m 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 n 14

o p q r 15 16 17 18

s 19

t 20

u v 21 22

w 23

x 24

y 25

z 26

1 1 la matriz de codificación. Entonces es posible 2 1 codificar un mensaje al tomar cada vez dos letras del mensaje, convertirlas a sus números correspondientes para crear una matriz de 2 × 1 y luego multiplicar cada matriz por E. Utilice este código para codificar el mensaje en inglés: “play/it/again/sam”, dejando las diagonales para separar las palabras. 63. Inventario Una tienda de mascotas tiene 6 gatitos, 10 perritos y 7 loros en exhibición. Si el valor de un gatito es de $55, el de cada perrito de $150 y el de cada loro de $35, por medio de la multiplicación de matrices encuentre el valor total del inventario de la tienda de mascotas. Sea E =

64. Acciones Un agente de bolsa vendió a un cliente 200 acciones tipo A, 300 tipo B, 500 tipo C y 250 tipo D. Los precios por acción de A, B, C y D son $100, $150, $200 y $300, respectivamente. Escriba un vector renglón que represente el número de acciones compradas de cada tipo. Escriba un vector columna que represente el precio por acción de cada tipo. Utilizando la multiplicación de matrices, encuentre el costo total de las acciones. 65. Costo de construcción En el ejemplo 9, suponga que el contratista debe construir cinco casas estilo rústico, dos estilo moderno y cuatro estilo colonial. Utilizando la multiplicación de matrices, calcule el costo total de la materia prima. 66. Costos En el ejemplo 9 suponga que el contratista desea tomar en cuenta el costo de transportar la materia prima al lugar de la construcción, así como el costo de compra. Suponga que los costos están dados en la matriz siguiente: Compra  3500 1500  C = 1000  250 3500

Transporte  Acero 50 50  Madera Vidrio 100  Pintura 10 Mano de obra 0

(a) A partir del cálculo de RC, encuentre una matriz cuyas entradas proporcionen los costos de compra y de transporte de los materiales para cada tipo de casa. (b) Encuentre la matriz QRC cuya primera entrada dé el precio de compra total y cuya segunda entrada dé el costo total de transporte. (c) Sea Z =

En los problemas del 59 al 61, represente el sistema dado por medio de la multiplicación de matrices.  3x + y + z = 2 3x + y = 6 x−y+ z = 4 60. 59. 2x − 9y = 5 5x − y + 2z = 12  2r − s + 3t = 9 61. 5r − s + 2t = 5 3r − 2s + 2t = 11

263

1 , calcule QRCZ, la cual proporciona el costo total 1

de materiales y transporte para todas las casas que serán construidas. 67. Realice los siguientes cálculos para el ejemplo 6. (a) Calcule la cantidad que cada industria y cada consumidor deben pagar por los bienes que reciben. (b) Calcule la utilidad recibida por cada industria. (c) Encuentre la cantidad total de dinero que es pagada por todas las industrias y todos los consumidores. (d) Encuentre la proporción de la cantidad total de dinero que se determinó en (c) y es pagada por las industrias. Encuentre la proporción de la cantidad total de dinero que se determinó en (c) que es pagada por los consumidores. 68. Demuestre que si AB = BA, entonces (A + B)(A − B) = A2 − B2. 69. Muestre que si A=

1 1

2 2

y

B=

2 −1

−3 3 2

entonces AB = 0. Observe que como ni A ni B son la matriz cero, la regla algebraica para los números reales “si ab = 0, entonces a = 0 o b = 0” no se cumple para las matrices. También puede demostrarse que la ley de cancelación tampoco es cierta para las matrices. Esto es, si AB = AC, entonces no necesariamente es cierto que B = C. 70. Sean D1 y D2 dos matrices diagonales arbitrarias de 3 × 3. Calcule D1D2 y D2D1 y muestre que: (a) D1D2 y D2D1 son matrices diagonales. (b) D1 y D2 conmutan, lo cual significa que D1D2 = D2D1. En los problemas del 71 al 74, calcule las matrices requeridas, dado que   1.1 4.8 3.2 −4.1 5.1 −1.2 1.5 A= B = −2.3 3.2 C = −2.6 1.2 6.8 2.4 6.2 4.6 −1.4 71. A(2B)

72. −3.1(CA)

73. 3CA(−B)

74. C 3

264

Capítulo 6

Álgebra matricial

Objetivo Mostrar cómo se reduce una matriz y utilizar la reducción de matrices para resolver un sistema lineal.

6.4 Resolución de sistemas mediante reducción de matrices En esta sección se ilustrará un método por el cual pueden utilizarse matrices para resolver un sistema de ecuaciones lineales. En el desarrollo del método de reducción, primero se resolverá un sistema por medio del método usual de eliminación. Después se obtendrá la misma solución utilizando matrices. Considere el sistema (1) 3x − y = 1 x + 2y = 5

(2)

que consiste en dos ecuaciones lineales con dos incógnitas, x y y. Aunque este sistema puede resolverse por varios métodos algebraicos, aquí se resolverá mediante uno que es adaptable con facilidad a las matrices. Por razones que más adelante serán obvias, se comienza por reemplazar la ecuación (1) por la ecuación (2) y la ecuación (2) por la (1), así se obtiene el sistema equivalente, 3, es decir, sólo se intercambian las ecuaciones y esto obviamente no cambia la solución del sistema,3 (3) x + 2y = 5 3x − y = 1

(4)

Al multiplicar ambos lados de la ecuación (3) por −3 se obtiene −3x – 6y = −15. Sumando los lados izquierdo y derecho de esta ecuación a los correspondientes de la ecuación (4), se obtiene un sistema equivalente en el que x se elimina de la segunda ecuación: (5) x + 2y = 5 0x − 7y = −14

(6)

Ahora se eliminará y de la primera ecuación. Multiplicando ambos lados de la ecuación (6) por − 17 se obtiene el sistema equivalente, (7) x + 2y = 5 0x + y = 2

(8)

De la ecuación (8), y = 2 y, por lo tanto, −2y = −4. Sumando los lados de −2y = −4 a los correspondientes de la ecuación (7), se obtiene el sistema equivalente, x + 0y = 1 0x + y = 2

Por lo tanto, x = 1 y y = 2, de modo que el sistema original está resuelto. Observe que en la resolución del sistema original se estuvo reemplazando de manera sucesiva a éste por un sistema equivalente, el cual se obtenía al realizar una de las tres operaciones siguientes (llamadas operaciones elementales) que dejan la solución sin cambio: 1. Intercambio de dos ecuaciones. 2. Multiplicación de una ecuación por una constante distinta de cero. 3. Suma de un múltiplo constante de los lados de una ecuación a los correspondientes lados de otra ecuación. Antes de mostrar un método matricial para resolver el sistema original, 3x − y = 1 x + 2y = 5

primero es necesario definir algunos términos. Recuerde de la sección 6.3 que la matriz 3 1

3Recuerde

−1 2

de la sección 3.4 que dos o más sistemas son equivalentes si tienen el mismo conjunto de soluciones.

Sección 6.4

Resolución de sistemas mediante reducción de matrices

265

es la matriz de coeficientes de este sistema. En la primera columna, las entradas corresponden a los coeficientes de las x en las ecuaciones. Por ejemplo, la entrada en el primer renglón y la primera columna corresponde al coeficiente de x en la primera ecuación, y la entrada en el segundo renglón y la primera columna corresponde al coeficiente de x en la segunda ecuación. En forma análoga, las entradas en la segunda columna corresponden a los coeficientes de las y. Otra matriz asociada con este sistema es la llamada matriz de coeficientes aumentada y está dada por 3 −1 1 1 2 5 La primera y segunda columnas son la primera y segunda columnas, respectivamente, de la matriz de coeficientes. Las entradas en la tercera columna corresponden a los términos constantes del sistema: la entrada en el primer renglón de esta columna es el término constante de la primera ecuación, mientras que la entrada en el segundo renglón es el término constante de la segunda ecuación. Aunque no es necesario incluir la línea vertical en la matriz de coeficientes aumentada, sirve para recordar que el 1 y el 5 son los términos constantes que aparecen en el lado derecho de las ecuaciones. La matriz de coeficientes aumentada describe por completo el sistema de ecuaciones. El procedimiento que se utilizó para resolver el sistema original involucra varios sistemas equivalentes. A cada uno de estos sistemas se le puede asociar su matriz de coeficientes aumentada. A continuación se listan los sistemas implicados junto con sus correspondientes matrices de coeficientes aumentadas, mismas que se han marcado como A, B, C, D y E: 3x − y = 1 x + 2y = 5

x + 2y = 5 3x − y = 1

−1 2

1 =A 5

1 2 3 −1

5 =B 1

3 1

x + 2y = 5 0x − 7y = −14

1 0

x + 0y = 1 0x + y = 2

1 0

x + 2y = 5 0x + y = 2

1 0

2 −7

5 =C −14

0 1

1 =E 2

2 1

5 =D 2

Ahora se verá cómo están relacionadas estas matrices. La matriz B puede obtenerse a partir de A al intercambiar el primero y segundo renglones de A. Esta operación corresponde al intercambio de dos ecuaciones en el sistema original. La matriz C puede obtenerse a partir de B sumando, a cada entrada del segundo renglón de B, −3 veces la entrada correspondiente del primer renglón de B: C= =

1 2 3 + (−3)(1) −1 + (−3)(2) 1 2 0 −7

5 −14

5 1 + (−3)(5)

Esta operación se describe como la suma de −3 veces el primer renglón de B con el segundo renglón de B. La matriz D puede obtenerse a partir de C multiplicando cada entrada del segundo renglón de C por − 17 . Esta operación se describe como la multiplicación del segundo renglón 1 de C por − 7 . La matriz E puede obtenerse a partir de D sumando −2 veces el segundo renglón de D al primer renglón de D.

266

Capítulo 6

Álgebra matricial

Observe que E, que proporciona la solución, se obtuvo a partir de A al realizar de manera sucesiva una de tres operaciones matriciales, llamadas operaciones elementales con renglones: Operaciones elementales con renglones

1. Intercambio de dos renglones de una matriz. 2. Multiplicación de un renglón de una matriz por un número distinto de cero. 3. Suma de un múltiplo de un renglón de una matriz a un renglón diferente de esa matriz. Estas operaciones elementales con renglones corresponden a las tres operaciones elementales utilizadas en el método algebraico de eliminación. Cuando una matriz pueda obtenerse a partir de otra mediante una o más de las operaciones elementales con renglones, se dice que las matrices son equivalentes. Así, A y E son equivalentes (también podría obtenerse A a partir de E realizando operaciones similares con renglones en el sentido opuesto, de modo que el término equivalente es apropiado). Cuando se describan operaciones elementales con renglones particulares, por conveniencia se utilizará la notación siguiente: Notación Ri ↔ Rj kRi kRi + Rj

Operación con renglón correspondiente

Intercambiar los renglones Ri y Rj. Multiplicar el renglón Ri por la constante k distinta de cero. Sumar k veces el renglón Ri al renglón Rj (pero el renglón Ri permanece sin cambio).

Por ejemplo, escribir 

1 4 5

0 −2 0

  −2 1 −4R1 + R2 1 −−−−−−−→ 0 3 5

0 −2 0

 −2 9 3

significa que la segunda matriz se obtuvo a partir de la primera al sumar −4 veces el renglón 1 al renglón 2. Observe que puede escribirse (−k)Ri como −kRi. Ahora es posible describir un procedimiento matricial para resolver un sistema de ecuaciones lineales. Primero, se forma la matriz de coeficientes aumentada del sistema; después, por medio de operaciones elementales con renglones, se determina una matriz equivalente que indique claramente la solución. Especificando con mayor precisión lo que quiere decirse con una matriz que indique claramente la solución, ésta es una matriz, llamada matriz reducida, que se definirá más adelante en esta misma página. Es conveniente definir primero un renglón cero de una matriz como un renglón que consiste completamente en ceros. Un renglón que no es un renglón cero, lo cual significa que contiene al menos una entrada distinta de cero, se llamará renglón diferente de cero. La primera entrada distinta de cero en un renglón diferente de cero se llama entrada principal. Matriz reducida

Se dice que una matriz es una matriz reducida cuando todas las afirmaciones siguientes son ciertas: 1. Todos los renglones cero están en la parte inferior de la matriz. 2. Para cada renglón diferente de cero, la entrada principal es 1 y todas las otras entradas en la columna donde aparece la entrada principal son ceros. 3. La entrada principal en cada renglón está a la derecha de la entrada principal de cualquier renglón que esté arriba de él. Puede mostrarse que cada matriz es equivalente a exactamente una matriz reducida. Para resolver el sistema, es necesario encontrar la matriz reducida tal que la matriz de coeficientes aumentada del sistema sea equivalente a ella. En el estudio previo de operaciones elementales con renglones, la matriz 1 0 1 E= 0 1 2 es una matriz reducida.

Resolución de sistemas mediante reducción de matrices

Sección 6.4

EJEMPLO 1

267

Matrices reducidas

Para cada una de las matrices que se muestran a continuación, determine si es reducida o no. a.

1 0

0 3

d.

0 0

0 0

1 0 0 0 1 0   1 0 0 e. 0 0 0 0 1 0

0 1 1 0  0 1 f. 0 0 0 0

b. 0 0

Solución:

c.

0 1 0

 3 2 0

a. No es una matriz reducida porque la entrada principal en el segundo renglón no es 1. b. Es una matriz reducida. c. No es una matriz reducida porque la entrada principal en el segundo renglón no se encuentra a la derecha de la entrada principal del primer renglón. d. Es una matriz reducida. e. No es una matriz reducida porque el segundo renglón, que es un renglón cero, no está en la parte inferior de la matriz. f. Es una matriz reducida. Ahora resuelva el problema 1 v EJEMPLO 2

Reducción de una matriz 

Reduzca la matriz

0 3 6

0 −6 −12

 1 2 −3 0 2 11

Estrategia

Para reducir la matriz, debe hacerse que la entrada principal sea 1 en el primer renglón, 1 en el segundo renglón y así sucesivamente hasta llegar a un renglón cero, si lo hay. Además, debe trabajarse de izquierda a derecha porque la entrada principal de cada renglón debe encontrarse a la izquierda de todas las otras entradas principales en los renglones de abajo.

Solución: Como no existen renglones cero para desplazarlos a la parte inferior, se proce-

derá a encontrar la primera columna que tenga una entrada distinta de cero; resulta ser la columna 1. Esto significa que, en la matriz reducida, el 1 inicial en el primer renglón estará en la columna 1. Para empezar, se intercambiarán los primeros dos renglones de modo que la entrada diferente de cero esté en el primer renglón de la columna 1: 0 3 6

0 6 12

1 2 3 0 2 11

R1 ↔ R2 −−−−−→

3 0 6

6 0 12

3 0 1 2 2 11

Ahora se multiplica el renglón 1 por 13 de modo que la entrada principal sea un 1: 1 −−−−→ 0 6 1 R 3 1

2 0 12

1 0 1 2 2 11

Ahora, como deben tenerse ceros abajo (y arriba) de cada entrada principal, se suma −6 veces el renglón 1 al renglón 3: 1 22 21 26R1 + R3 0 1 −−−−−−−→ 0 0 0 8

0 2 11

Después, se avanza hacia la derecha de la columna 1 para encontrar la primera columna que tenga una entrada diferente de cero en el renglón 2, o bien debajo de él; se trata de la

268

Capítulo 6

Álgebra matricial

columna 3. Esto significa que, en la matriz reducida, el 1 inicial en el segundo renglón debe estar en la columna 3. La matriz anterior ya tiene el 1 ahí. Así, todo lo que se necesita para obtener ceros abajo y arriba del 1 es sumar una vez el renglón 2 al renglón 1 y sumar −8 veces el renglón 2 al renglón 3: (1)R2 + R1 1 −−−−−−−→ 0 8R2 R3 0

2 0 0 1 0 0

2 2 5

De nuevo, se avanza hacia la derecha para encontrar la primera columna que tenga una entrada diferente de cero en el renglón 3; resulta ser la columna 4. Para hacer la entrada principal igual a 1, se multiplica el renglón 3 por − 15 : −15 R3 −−−− →

ADVERTENCIA

1 0 0

−2 0 0

0 1 0

2 2 1

Por último, para hacer todas las demás entradas de la columna 4 iguales a cero, se suma −2 veces el renglón 3 a los renglones 1 y 2:

La secuencia de pasos que se utiliza para reducir una matriz no es única; sin embargo, la forma reducida sí es única.

2R3 + R1 1 22 0 0 0 1 0 −−−−−−−→ 0 2R3 R2 0 0 0 1

La última matriz está en forma reducida.

Ahora resuelva el problema 9 v

El método de reducción descrito para resolver el sistema original puede generalizarse a sistemas de m ecuaciones lineales con n incógnitas. Resolver un sistema como  A11 x1 + A12 x2 + · · · + A1n xn = B1     A x + A22 x2 + · · · + A2n xn = B2   21 1 · · · · · · · ·     · · · ·   Am1 x1 + Am2 x2 + · · · + Amn xn = Bm

implica:

APL ÍQU E LO u 8. Una compañía de inversiones ofrece tres portafolios de acciones: A, B y C. El número de bloques de cada tipo de acciones en cada uno de estos portafolios se resume en la tabla siguiente:

Riesgo:

Portafolio A B C Alto 6 1 3 Moderado 3 2 3 Bajo 1 5 3

Un cliente quiere 35 bloques de acciones de alto riesgo, 22 bloques de riesgo moderado y 18 bloques de acciones de bajo riesgo. ¿Cuántos bloques de acciones de cada portafolio deben sugerirse?

1. determinar la matriz de coeficientes aumentada del sistema, que es   A11 A12 · · · A1n B1  A21 A22 · · · A2n B2    · · ·   ·   ·  · ·  ·  · ·  · · Am1 Am2 · · · Amn Bm y 2. determinar la matriz reducida tal que la matriz de coeficientes aumentada sea equivalente. Con frecuencia, el paso 2 es llamado reducción de la matriz de coeficientes aumentada. EJEMPLO 3

Resolución de un sistema por reducción

Utilizando la reducción de matrices, resuelva el sistema  2x + 3y = −1 2x + y = 5  x+ y= 1

Sección 6.4

Resolución de sistemas mediante reducción de matrices

269

Solución: Al reducir la matriz de coeficientes aumentada del sistema, se tiene 2 3 −1 1 R1 ↔ R3 5 −−−−−−−→ 2 2 1 1 1 1 2

1 1 5 1 3 −1

1 1 1 −2R1 + R2 3 −−−−−−−→ 0 −1 2 3 −1 1 1 1 − 2R1 + R3 3 −−−−−−−→ 0 − 1 0 1 −3 1 (−1)R2 0 −−−−−−−→ 0

1 1 1 −3 1 −3

1 − R2 + R1 −−−−−−−→ 0 0

0 4 1 −3 1 −3

1 − R2 + R3 0 −−−−−−−→ 0

0 4 1 −3 0 0

La última matriz está reducida y corresponde al sistema   x + 0y = 4 0x + y = −3 0x + 0y = 0

Como el sistema original es equivalente a este sistema, tiene una solución única, a saber x= 4 y = −3

Ahora resuelva el problema 13 v

AP LÍ Q U E LO u 9. Un servicio de spa cuida la salud de sus clientes personalizando la dieta y los suplementos vitamínicos de cada uno de ellos. El spa ofrece tres diferentes suplementos vitamínicos, cada uno con diferentes porcentajes de la cantidad diaria recomendada (CDR) de vitaminas A, C y D. Una tableta de suplemento X proporciona 40% de la CDR de A, 20% de la CDR de C y 10% de la CDR de D. Una tableta de suplemento Y proporciona 10% de la CDR de A, 10% de la CDR de C y 30% de la CDR de D. Una tableta de suplemento Z proporciona 10% de la CDR de A, 50% de la CDR de C y 20% de la CDR de D. El personal del spa determina que una cliente debe tomar 180% de la CDR de vitamina A, 200% de CDR de la vitamina C y 190% de la CDR de la vitamina D, diariamente. ¿Cuántas tabletas de cada suplemento debe tomar la cliente cada día?

EJEMPLO 4

Solución de un sistema por reducción

Utilice la reducción de matrices para resolver   x + 2y + 4z − 6 = 0 2z + y − 3 = 0  x + y + 2z − 1 = 0

Solución: Al escribir nuevamente el sistema de modo que las variables estén alineadas y los términos constantes aparezcan en los lados derechos de las ecuaciones, se tiene  x + 2y + 4z = 6 y + 2z = 3 x + y + 2z = 1

Reduciendo la matriz aumentada, se obtiene 1

2

4 6 0 1 2 3 1 1 2 1

− R1 + R3 −−−−−−−−→ − 2R2 + R1 −−−−−−−−→ (1)R2 + R3

1

2

0 0

1 −1

1

0

0 0

1 0

4

6 3 2 −2 −5 0

0 3 2 0 −2

270

Capítulo 6

Álgebra matricial

− 1 R3 −−−2−−→

1 0 0

0 1 0

0 2 0

0 3 1

−3R3 + R2 −−−−−−−→

1 0 0

0 1 0

0 2 0

0 0 1

La última matriz está reducida y corresponde a  x=0  y + 2z = 0  0=1

Como 0 = 1, no existen valores de x, y y z para los cuales todas las ecuaciones sean satisfechas de manera simultánea. Por lo tanto, el sistema original no tiene solución. Ahora resuelva el problema 15 v Cada vez que se obtenga un renglón con ceros en el lado izquierdo de la línea vertical y una entrada diferente de cero a la derecha, no existe solución. APL Í Q U E LO u 10. Una veterinaria zootecnista puede comprar alimento para animales de cuatro diferentes tipos: A, B, C y D. Cada alimento viene en el mismo tamaño de bolsa y la cantidad de gramos de cada uno de tres nutrimentos incluidos en cada bolsa se resume en la tabla siguiente:

N1 Nutrimento N 2 N3

Alimento A B C D 5 5 10 5 10 5 30 10 5 15 10 25

Para cierto animal, la veterinaria determina que necesita combinar las bolsas para obtener 10 000 g de N1, 20 000 g de N2 y 20 000 g de N3. ¿Cuántas bolsas de cada tipo de alimento debe ordenar?

EJEMPLO 5

Forma paramétrica de una solución

Utilice la reducción de matrices para resolver  2x1 + 3x2 + 2x3 + 6x4 = 10 x2 + 2x3 + x4 = 2 3x − 3x3 + 6x4 = 9 1

Solución: Al reducir la matriz de coeficientes aumentada, se tiene 2 3 2 6 10 0 1 2 1 2 3 0 −3 6 9

1 R 2 1

−−−−−−→

1 0 3

3 2

1 0

1 2 −3

3 1 6

5 2 9

− 3R1 + R3 −−−−−−−−→

3 1 2 0 1 0 − 92

1 3 5 2 2 1 −6 −3 −6

− 32 R2 + R1 −−−−−−−−→ 9 R + R3 2 2

1 0 0

0 1 0

−2 2 3

−−−−−−→

1 0 0

0 1 0

−2 2 1

2R3 + R1 −−−−−−−→ − 2R3 + R2

1 0 0

0 1 0

0 0 1

1 R 3 3

Esta matriz está reducida y corresponde al sistema  5  x1 + 2 x4 = 4 x2 = 0   1 x 3 + 2 x4 = 1

3 2

1 3 2 3 2

1 1 2 5 2

0 1 2

2 2 3 2 2 1 4 0 1

Sección 6.4

Resolución de sistemas mediante reducción de matrices

Por lo tanto,

x1 = 4 − 25 x4

271 (9)

x2 = 0

(10)

x3 = 1 − 21 x4

(11)

El sistema no impone restricciones sobre x4, de manera que esta variable puede tomar cualquier valor real. Si se agrega x4 = x4

(12)

a las ecuaciones anteriores, entonces se habrán expresado las cuatro incógnitas en términos de x4 y esto es la solución general del sistema original. Para cualquier valor particular de x4, las ecuaciones de la (9) a la (12) determinan una solución particular para el sistema original. Por ejemplo, si x4 = 0, entonces una solución particular es x1 = 4

x2 = 0

x3 = 1

x4 = 0

Si x4 = 2, entonces x1 = −1

x2 = 0

x3 = 0

x4 = 2

es otra solución particular. Como hay una cantidad infinita de posibilidades para x4, existe un número infinito de soluciones para el sistema original. Recuerde (vea los ejemplos 3 y 6 de la sección 3.4) que, si se desea, es posible escribir x4 = r y hacer referencia a esta nueva variable r como un parámetro. (Sin embargo, no hay nada especial acerca del nombre r de manera que podría considerarse a x4 como el parámetro del cual dependen todas las variables originales. Observe que es posible escribir x2 = 0 + 0x4 y x4 = 0 + 1x4). Si se denota el parámetro mediante r, la solución del sistema original está dada por x1 = 4 − 25 r x2 = 0 + 0r

x3 = 1 − 21 r

x4 = 0 + 1r

donde r es cualquier número real y se dice que se tiene una familia de soluciones con un parámetro. Ahora, con el conocimiento de la suma de matrices y la multiplicación por un escalar, se puede decir un poco más acerca de tales familias. Observe que  5     −2 4 x1  0    x2   0  x  = 1 + r  1  −2  3 x4 0 1 Los lectores familiarizados con la geometría analítica verán que las soluciones forman una   4 0  recta en el espacio x1x2x3x4, la cual pasa a través del punto   y en la dirección del seg1  5   −2 0 0    0 0 mento de recta que une a   y  1 . 0 −2  0 1

Ahora resuelva el problema 17 v

Los ejemplos del 3 al 5 ilustran el hecho de que un sistema de ecuaciones lineales puede tener una solución única, ninguna solución o un número infinito de soluciones.

272

Capítulo 6

Álgebra matricial

PROBLEMAS 6.4 En los problemas del 1 al 6, determine si la matriz es reducida o no.   1 0 0 1 2 1 0 0 3 1. 2. 3. 0 1 0 7 0 0 0 1 2 0 0 1       1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0  4.  5.  6.  0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 En los problemas del 7 al 12, reduzca la matriz dada.   2 4 6 1 3 0 −3 0 2 8. 9. 1 2 3 7. 4 0 1 5 0 2 1 2 3       2 3 4 1 0 0 2 2 3 0 3 1 −6  1 7 2 3 2 10.  11.  12.  4 8 −1 4 2 0 0 −1 0 1 7 0 1 1 0 0 4 1

29. Programa de producción Un fabricante produce tres artículos: A, B y C. La utilidad por cada unidad vendida de A, B y C es $1, $2 y $3, respectivamente. Los costos fijos son de $17 000 por año y los costos de producción por cada unidad son $4, $5 y $7, respectivamente. El año siguiente se producirán y venderán un total de 11 000 unidades entre los tres productos y se obtendrá una utilidad total de $25 000. Si el costo total será de $80 000, ¿cuántas unidades de cada producto deberán producirse el año siguiente? 30. Asignación de producción La compañía Escritorios Nacionales tiene plantas para la producción de escritorios en la costa Este y en la costa Oeste de Estados Unidos. En la planta de la costa Este, los costos fijos son de $20 000 por año y el costo de producción de cada escritorio es de $90. En la planta de la costa Oeste, los costos fijos son de $18 000 por año y el costo de producción de cada escritorio es de $95. El año próximo, la compañía quiere producir un total de 800 escritorios. Determine la orden de producción para cada una de las plantas el siguiente año si el costo total para cada planta debe ser el mismo.

Resuelva los sistemas de los problemas del 13 al 26 por el método de reducción. 13. 15.

17. 19. 21.

23.

25.

26.

2x − 7y = 50 x + 3y = 10

3x + y = 4 12x + 4y = 2

x + 2y + z − 4 = 0 3x + 2z − 5 = 0   x1 − 3x2 = 0 2x1 + 2x2 = 3 5x − x = 1 1 2  x + 3y = 2 2x + 7y = 4 x + 5y + z = 5  2x − 4z = 8   x − 2y − 2z = 14   x + y − 2z = −1 3x + y + z = 0  − x − x − x − x x 2 3 4 5   1 x1 + x2 − x3 − x4 − x5  x1 + x2 + x3 − x4 − x5 x1 + x2 + x3 + x4 − x5  x + x2 + x3 + x4 = 0   1 x1 + x 2 + x 3 − x 4 = 0  x1 + x2 − x3 − x4 = 0 x1 − x 2 − x 3 + x 4 = 0

14. 16.

x − 3y = −11 4x + 3y = 9

3x + 2y − z = 1 −x − 2y − 3z = 1

x + 3y + 2z − 1 = 0 x + y + 5z − 10 = 0   x1 + 4x2 = 9 20. 3x1 − x2 = 6  x − x =2 1 2   x+ y− z= 7 22. 2x − 3y − 2z = 4  x − y − 5z = 23  x + 3z = −1   3x + 2y + 11z = 1 24.   x + y + 4z = 1 2x − 3y + 3z = −8 =0 =0 =0 =0 18.

Resuelva los problemas del 27 al 33 utilizando la reducción de matrices 27. Impuestos Una compañía tiene ingresos gravables por $312 000. El impuesto federal es 25% de la parte que resta después de pagar el impuesto estatal. El impuesto estatal es 10% de la parte que resta después de pagar el impuesto federal. Encuentre el monto de los impuestos federal y estatal de la compañía. 28. Toma de decisiones Un fabricante elabora dos productos, A y B. Por cada unidad que vende de A la ganancia es de $8 y por cada unidad que vende de B la ganancia es de $11. Con base en la experiencia, se ha encontrado que puede venderse 25% más de A que de B. Para el año próximo, el fabricante desea una ganancia total de $42 000. ¿Cuántas unidades de cada producto debe vender?

31. Vitaminas A una persona el doctor le prescribió tomar 10 unidades de vitamina A, 9 unidades de vitamina D y 19 unidades de vitamina E diariamente. La persona puede elegir entre tres marcas de píldoras vitamínicas. La marca X contiene 2 unidades de vitamina A, 3 de vitamina D y 5 de vitamina E; la marca Y tiene 1, 3 y 4 unidades, respectivamente; la marca Z tiene 1 unidad de vitamina A, ninguna de vitamina D y 1 unidad de vitamina E.

(a) Encuentre todas las combinaciones posibles de píldoras que proporcionen de manera exacta las cantidades requeridas. (b) Si cada píldora de la marca X cuesta 1 centavo; de la marca Y 6 centavos y de la marca Z 3 centavos, ¿existe alguna combinación del inciso (a) que cueste exactamente 15 centavos por día? (c) ¿Cuál es la combinación menos cara del inciso (a)? ¿La más cara? 32. Producción Una compañía produce tres artículos. A, B y C, que requiere se procesen en tres máquinas I, II y III. El tiempo en horas requerido para el procesamiento de cada producto por las tres máquinas está dado en la tabla siguiente: A

B

C

I

3

1

2

II

1

2

1

III

2

4

1

Sección 6.5

Resolución de sistemas mediante reducción de matrices (continuación)

La máquina I está disponible 440 horas, la II durante 310 horas y la III 560 horas. Encuentre cuántas unidades de cada artículo deben producirse para utilizar todo el tiempo disponible de las máquinas. 33. Inversiones Una compañía de inversiones vende tres tipos de fondos de inversión, estándar (E), de lujo (D) y Gold Star (G). Cada unidad de E tiene 12 acciones tipo A, 16 tipo B y 8 tipo C. Cada unidad de D tiene 20 acciones tipo A, 12 tipo B y 28 de C. Cada unidad de G tiene 32 acciones tipo A, 28 tipo B y 36 de C.

Objetivo Centrar la atención en sistemas no homogéneos que incluyan más de un parámetro en su solución general, así como resolver y considerar la teoría de los sistemas homogéneos.

273

Suponga que un inversionista desea comprar exactamente 220 acciones tipo A, 176 tipo B y 264 tipo C combinando unidades de los tres fondos. (a) Determine las combinaciones de unidades E, D y G que satisfagan exactamente los requerimientos del inversionista. (b) Suponga que cada unidad de E cuesta al inversionista $300, cada unidad D $400 y cada unidad G $600. ¿Cuál de las combinaciones del inciso (a) minimizará el costo total del inversionista?

6.5 Resolución de sistemas mediante reducción de matrices (continuación) Tal como se vio en la sección 6.4, un sistema de ecuaciones lineales puede tener una solución única, ninguna solución o un número infinito de soluciones. Cuando existe un número infinito de soluciones, la solución general se expresa en términos de al menos un parámetro. En el ejemplo 5, la solución general se dio en términos del parámetro r: x1 = 4 − 25 r

x2 = 0

x3 = 1 − 21 r

x4 = r

En ocasiones, es necesario más de un parámetro,4 como lo muestra el ejemplo siguiente. EJEMPLO 1

Familia de soluciones con dos parámetros

Utilizando la reducción de matrices, resuelva  x1 + 2x2 + 5x3 + 5x4 = −3 x1 + x2 + 3x3 + 4x4 = −1 x − x − x + 2x = 3 1 2 3 4

Solución: La matriz de coeficientes aumentada es   1 2 5 5 −3 1 1 3 4 −1 3 1 −1 −1 2

cuya forma reducida es

De aquí, se tiene que



1 0 0

0 1 0

1 3 2 1 0 0

 1 −2 0

x1 + x3 + 3x4 = 1 x2 + 2x3 + x4 = −2

a partir de lo cual

x1 = 1 − x3 − 3x4 x2 = −2 − 2x3 − x4

Como no hay restricción sobre x3 ni sobre x4, pueden ser cualesquiera números reales, lo que resulta es una familia paramétrica de soluciones. Haciendo x3 = r y x4 = s, puede obtenerse 4Vea

el ejemplo 7 de la sección 3.4.

274

Capítulo 6

Álgebra matricial

la solución del sistema dado como x1 x2 x3 x4

= 1 − r − 3s = −2 − 2r − s =r =s

donde los parámetros r y s pueden ser cualquier número real. Asignando valores específicos a r y s, se obtienen soluciones particulares. Por ejemplo, si r = 1 y s = 2, entonces la solución particular correspondiente es x1 = −6, x2 = −6, x3 = 1 y x4 = 2. Igual que en el caso de un parámetro, es posible profundizar más y escribir        x1 1 −1 −3  x2   −2   −2   −1  x  =  0 + r  1 + s 0 3 x4 0 0 1 

 1  −2  que puede mostrarse para exhibir la familia de soluciones como un plano a través de  0  en el espacio x1x2x3x4. 0 

Ahora resuelva el problema 1 v

Es común clasificar a un sistema de ecuaciones lineales como homogéneo o no homogéneo, dependiendo de si todos los términos constantes son o no iguales a cero. Definición

El sistema

 A11 x1 + A12 x2 + · · · + A1n xn = B1     A x + A22 x2 + · · · + A2n xn = B2   21 1 · · · · · · · ·     · · · ·   Am1 x1 + Am2 x2 + · · · + Amn xn = Bm

se llama sistema homogéneo si B1 = B2 = … = Bm = 0. El sistema es un sistema no homogéneo si al menos una de las Bi no es igual a 0.

EJEMPLO 2

Sistemas no homogéneos y homogéneos

El sistema 2x + 3y = 4 3x − 4y = 0

es no homogéneo debido al 4 de la primera ecuación. El sistema 2x + 3y = 0 3x − 4y = 0

es homogéneo. v

Si el sistema homogéneo 2x + 3y = 0 3x − 4y = 0

Sección 6.5

Resolución de sistemas mediante reducción de matrices (continuación)

275

se resolviera por el método de reducción, la matriz aumentada se escribiría primero como: 2 3

3 −4

0 0

Observe que la última columna consiste sólo en ceros. Esto es común en la matriz de coeficientes aumentada de cualquier sistema homogéneo. Esta matriz se reduciría utilizando las operaciones elementales con renglones: 2 3

3 −4

0 1 → ··· → 0 0

0 1

0 0

La última columna de la matriz reducida también contiene sólo ceros. Esto no ocurre por casualidad. Cuando cualquiera de las operaciones elementales con renglones se realiza sobre una matriz que tiene una columna consistente sólo en ceros, también la columna correspondiente de la matriz resultante tiene solamente ceros. Cuando se resuelve un sistema homogéneo por reducción de matrices, por conveniencia, se acostumbra eliminar la última columna de la matriz involucrada. Esto es, se reducirá sólo la matriz de coeficientes del sistema. Para el sistema anterior se tendría 2 3 1 0 → ··· → 3 −4 0 1 Aquí, la matriz reducida, llamada matriz de coeficientes reducida, corresponde al sistema: x + 0y = 0 0x + y = 0 de modo que la solución es x = 0 y y = 0. Ahora se considerará el número de soluciones del sistema homogéneo  A11 x1 + A12 x2 + · · · + A1n xn = 0     x + A22 x2 + · · · + A2n xn = 0 A   21 1 · · · · · · · ·     · · · ·   Am1 x1 + Am2 x2 + · · · + Amn xn = 0

Cuando x1 = 0, x2 = 0, … , xn = 0, siempre ocurre una solución puesto que cada ecuación se satisface para estos valores. Esta solución, llamada solución trivial, es una solución de todo sistema homogéneo y se deduce de la ecuación matricial. A0n = 0m

donde 0n es el vector columna de n × 1 (y 0m es el vector columna de m × 1). Existe un teorema que permite determinar si un sistema homogéneo tiene una solución única (la solución trivial) o un número infinito de soluciones. El teorema está basado en el número de renglones diferentes de cero que aparecen en la matriz reducida del sistema. Recuerde que un renglón diferente de cero es un renglón que no consiste sólo en ceros. Teorema

Sea A la matriz de coeficientes reducida de un sistema homogéneo de m ecuaciones lineales con n incógnitas. Si A tiene exactamente k renglones diferentes de cero, entonces k ≤ n. Además, 1. si k < n, el sistema tiene un número infinito de soluciones y 2. si k = n, el sistema tiene una solución única (la solución trivial). Si un sistema homogéneo consiste en m ecuaciones con n incógnitas, entonces la matriz de coeficientes del sistema tiene un tamaño de m × n. Por lo tanto, si m < n y k es el número de renglones diferentes de cero en la matriz de coeficientes reducida, entonces k ≤ m y, por consiguiente, k < n. Por el teorema precedente, el sistema debe tener un número infinito de soluciones. En consecuencia, se tiene el siguiente corolario.

276

Capítulo 6

Álgebra matricial

Corolario

Un sistema homogéneo de ecuaciones lineales con menos ecuaciones que incógnitas tiene un número infinito de soluciones. ADVERTENCIA El teorema y el corolario anteriores sólo se aplican a sistemas homogéneos de ecuaciones lineales. Por ejemplo, considere el sistema

EJEMPLO 3

Número de soluciones de un sistema homogéneo

Determine si el sistema x + y − 2z = 0 2x + 2y − 4z = 0

x + y − 2z = 3 2x + 2y − 4z = 4

el cual consiste en dos ecuaciones lineales con tres incógnitas. No es posible concluir que este sistema tiene un número infinito de soluciones, puesto que no es homogéneo. De hecho, debe comprobarse que este sistema no tiene solución. APL Í Q U E LO u 11. En el espacio tridimensional, un plano puede escribirse como ax + by + cz = d. Es posible determinar las intersecciones probables que tengan esta forma escribiéndolas como sistemas de ecuaciones lineales y empleando la reducción para resolverlas. Si en cada ecuación d = 0, entonces se tiene un sistema homogéneo con solución única o con un número infinito de soluciones. Determine si la intersección de los planos 5x + 3y + 4z = 0 6x + 8y + 7z = 0 3x + 1y + 2z = 0

tiene solución única o un número infinito de soluciones; después resuelva el sistema.

tiene solución única o un número infinito de soluciones. Solución: Hay dos ecuaciones en este sistema homogéneo y este número es menor que el

número de incógnitas (tres). Así, por el corolario anterior, el sistema tiene un número infinito de soluciones. Ahora resuelva el problema 9 v EJEMPLO 4

Resolución de sistemas homogéneos

Determine si los sistemas homogéneos siguientes tienen solución única o un número infinito de soluciones, después resuelva los sistemas.   x − 2y + z = 0 a. 2x − y + 5z = 0  x + y + 4z = 0

Solución: Al reducir la matriz de coeficientes, se tiene



1 2 1

  −2 1 1 −1 5 → · · · → 0 1 4 0

0 1 0

 3 1 0

El número de renglones diferentes de cero, 2, que hay en la matriz de coeficientes reducida es menor que el número de incógnitas, 3, presentes en el sistema. Por el teorema anterior, concluimos que existe un número infinito de soluciones. Como la matriz de coeficientes reducida corresponde a x + 3z = 0 y+ z=0

la solución puede estar dada en forma paramétrica por x = −3r y = −r z=r

donde r es cualquier número real.  3x + 4y = 0   x − 2y = 0 b. 2x   + y=0 2x + 3y = 0

Sección 6.6

Inversas

277

Solución: Reduciendo la matriz de coeficientes, se tiene     3 4 1 0 1 −2 0 1 → ··· →  2 1 0 0 2 3 0 0

El número de renglones diferentes de cero (2) que hay en la matriz de coeficientes reducida es igual al número de incógnitas presentes en el sistema. Por el teorema, el sistema debe tener solución única, a saber, la solución trivial x = 0, y = 0. Ahora resuelva el problema 13 v

PROBLEMAS 6.5 En los problemas del 1 al 8, resuelva los sistemas por reducción de matrices.   w + x − y − 9z = −3 1. 2w + 3x + 2y + 15z = 12 2w + x + 2y + 5z = 8  2w + x + 10y + 15z = − 5 w − 5x + 2y + 15z = −10 2.  w + x + 6y + 12z = 9   3w − x − 3y − z = −2 w+ x + 5z = 1     2w − 2x − 6y − 6z = −4 w y + 2z = 1 3. 4.   2w − x − 3y − 2z = −2 w − 3x + 4y − 7z = 1 3w + x + 3y + 7z = 2 x − y + 3z = 0   w + x + y + 2z = 4  w − 3x + y − z = 5     2w + x + 2y + 2z = 7 w − 3x − y + 3z = 1 w + 2x + y + 4z = 5 5. 6. 3w    − 9x + y + z = 11  3w   − 2x + 3y − 4z = 7 2w − 6x − y + 4z = 4 4w − 3x + 4y − 6z = 9 4x1 − 3x2 + 5x3 − 10x4 + 11x5 = −8 + 3x5 = 6 2x1 + x2 + 5x3  + 3x3 + x4 + 4x5 = 1 x   1 = 0 x2 + x3 − 2x4 8. − 2x + 3x + 10x + 15x 2x  2 3 4 5 = 10  1 x1 + 2x2 + 3x3 − 2x4 + 2x5 = −2

7.

Para los problemas del 9 al 14, determine si el sistema tiene un número infinito de soluciones o solamente la solución trivial. No resuelva los sistemas. 9.

1.06x + 2.3y − 0.05z = 0 1.055x − 0.6y + 0.09z = 0

5w + 7x − 2y − 5z = 0 10. 7w − 6x + 9y − 5z = 0  2x + 3y + 12z = 0 12. 3x − 2y + 5z = 0 4x + y + 14z = 0  3x + 2y − 2z = 0 14. 2x + 2y − 2z = 0  − 4y + 5z = 0

 3x − 4y = 0 x + 5y = 0 11. 4x − y = 0  x + y + z = 0 − z=0 13. x x − 2y − 5z = 0

Resuelva cada uno de los siguientes sistemas. 2x + 3y = 0 2x − 5y = 0 16. 15. 5x − 7y = 0 8x − 20y = 0 x + 6y − 2z = 0 2x − 3y + 4z = 0   x+ y=0 19. 3x − 4y = 0 5x − 8y = 0  x+ y+ z=0   − 7y − 14z = 0 21.   − 2y − 4z = 0 − 5y − 10z = 0  w + x + y + 4z = 0   w+ x + 5z = 0 23. 2w + x + 3y + 4z = 0   w − 3x + 2y − 9z = 0 17.

4x + 7y = 0 2x + 3y = 0  2x + y + z = 0 x − y + 2z = 0 20.  x+y+ z=0  x + y + 7z = 0   x− y− z=0 22.  2x − 3y − 6z = 0 3x + y + 13z = 0  w + x + 2y + 7z = 0   w − 2x − y + z = 0 24.   w + 2x + 3y + 9z = 0 2w − 3x − y + 4z = 0 18.

Objetivo

6.6 Inversas

Determinar la inversa de una matriz invertible y utilizar las inversas para resolver sistemas.

Se ha visto que el método de reducción es muy útil para resolver sistemas de ecuaciones lineales. Pero eso no significa que sea el único método que utiliza matrices. En esta sección, se estudiará un método diferente que se aplica a ciertos sistemas de n ecuaciones lineales con n incógnitas. En la sección 6.3, se mostró cómo puede escribirse un sistema de ecuaciones lineales en forma matricial como una sola ecuación matricial AX = B, donde A es la matriz de coeficientes. Por ejemplo, el sistema x1 + 2x2 = 3 x1 − x 2 = 1

278

Capítulo 6

Álgebra matricial

puede escribirse en la forma matricial AX = B, donde 1 2 x X= 1 A= x2 1 −1

B=

3 1

Una motivación para lo que ahora estamos considerando proviene de la inspección del procedimiento de solución de la ecuación algebraica ax = b. La última ecuación se resuelve simplemente al multiplicar ambos lados por el inverso multiplicativo de a. [Recuerde que el inverso multiplicativo de un número a diferente de cero está denotado por a−1 (que es 1/a) y tiene la propiedad de que a−1a = 1]. Por ejemplo, si 3x = 11, entonces 11 3−1 (3x) = 3−1 (11) de modo que x = 3 Si se puede aplicar un procedimiento similar a la ecuación matricial AX = B (1) entonces se necesita un inverso multiplicativo de A —esto es, una matriz C tal que CA = I—. Si se tiene esa C, entonces basta con multiplicar ambos lados de la ecuación (1) por C para obtener C(AX) = CB (CA)X = CB

IX = CB

X = CB

Esto muestra que si existe una solución de AX = B, entonces la única solución posible es la matriz CB. Puesto que se sabe que una ecuación matricial puede no tener soluciones, tener una sola solución o tener un número infinito de soluciones, se observa inmediatamente que esta estrategia no puede funcionar a menos que la matriz tenga una solución única. Para que CB sea realmente una solución, se requiere que A(CB) = B, lo cual es igual a exigir que (AC)B = B. Sin embargo, como la multiplicación de matrices no es conmutativa, el supuesto de que CA = I no indica que AC = I. Consideremos, por ejemplo, los productos matriciales siguientes: 1 10 1 10 = 10 pero = I2 = [1] = I1 0 00 0 APL Í Q U E LO u 12. Los mensajes secretos pueden codificarse por medio de un código y una matriz de codificación. Suponga que se tiene el código siguiente: a b c d e f 5

6

g h 7

8

n o p q r

s

t

u v w x y

1

2

3

4

i

j

k

l m

9 10 11 12 13

z

14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26

Sea E la matriz de codificación. Entonces es posible codificar un mensaje al tomar cada vez dos letras del mensaje, convertirlas a sus números correspondientes creando una matriz de 2 × 1 y luego multiplicar cada matriz por E. El mensaje puede descifrarse mediante una matriz de decodificación que es la inversa de la matriz de codificación —esto es, E−1—. Determine si las matrices de codificación 1 2

3 4

y

son inversas entre sí.

Sin embargo, si A y C son matrices cuadradas del mismo orden n, puede probarse que AC = In se deduce de CA = In por lo que, en este caso, es posible terminar el argumento anterior y concluir que CB es una solución, necesariamente la única, de AX = B. Para una matriz cuadrada A, cuando existe una matriz C que satisface CA = I, necesariamente C también es cuadrada y del mismo tamaño que A y se dice que es una matriz inversa (o simplemente una inversa) de A.

−2 1

1.5 −0.5

Definición

Si A es una matriz cuadrada y existe una matriz C tal que CA = I, entonces C se denomina como una inversa de A y se dice que A es invertible. EJEMPLO 1 Sean A =

1 2 3 7

Inversa de una matriz y C= CA =

7 −2 . Como −3 1 7 −3

−2 1

1 2 1 = 3 7 0

0 =I 1

la matriz C es una inversa de A. v

Puede demostrarse que una matriz invertible tiene una y sólo una inversa; esto es, la inversa es única. Así, en el ejemplo 1, la matriz C es la única matriz tal que CA = I.

Sección 6.6

Inversas

279

Por esta razón, puede hablarse de la inversa de una matriz invertible A, la cual se denota por el símbolo A−1. De acuerdo con esto, A−1A = I. Además, aunque la multiplicación matricial por lo general no es conmutativa, es un hecho que A−1 conmuta con A: A−1A = I = AA−1 De regreso a la ecuación matricial AX = B, a partir de la ecuación (1) puede establecerse lo siguiente: Si A es una matriz invertible, entonces la ecuación matricial AX = B tiene la solución única X = A−1B.

ADVERTENCIA Para las funciones en general, g  f = I no implica que f  g = I.

Es probable que la idea de una matriz inversa le deje a usted la impresión de ya haberla visto. En la sección 2.4 se estudiaron las funciones inversas, las cuales podrían usarse para entender a mayor profundidad las matrices inversas. Sea Rn el conjunto de matrices columna de n × 1 (y Rm el conjunto de matrices columna de m × 1). Si A es una matriz de m × n, entonces f (X) = AX define una función f : Rn −→ Rm. Si m = n, puede mostrarse que la función dada por f (X) = AX tiene una inversa, en el sentido de la sección 2.4, si y sólo si A tiene una matriz inversa A−1, en cuyo caso f−1(X) = A−1X. Sólo hay una precaución que debe tomarse aquí. En general, para que una función f tenga una inversa, digamos g, se requiere que tanto g  f = I como f  g = I, donde I es la función identidad. Es un hecho bastante especial acerca de las matrices que CA = I implique AC = I. Si f es una función que tiene una inversa, entonces cualquier ecuación de la forma f (x) = b tiene una solución única, a saber, x = f−1(b). EJEMPLO 2

AP LÍ Q U E LO u 13. Suponga que la matriz de codifi1 3 cación E = se utilizó para 2 4 codificar un mensaje. Utilice el código del recuadro aplíquelo 1 y la inversa −2 1.5 E −1 = para decodificar 1 −0.5 el mensaje que está dividido en las siguientes partes: 28, 46, 65, 90 61, 82 59, 88, 57, 86 60, 84, 21, 34, 76, 102

Uso de la inversa para resolver un sistema

Resuelva el sistema

x1 + 2x2 = 5 3x1 + 7x2 = 18

Solución: En forma matricial, se tiene AX = B, donde

A=

1 2 3 7

En el ejemplo 1, se mostró que

A−1 =

Por lo tanto,

X = A−1 B =

de modo que x1 = −1 y x2 = 3.

x1 x2

X= 7 −3

7 −3

B=

5 18

−2 1

−2 1

5 −1 = 18 3

Ahora resuelva el problema 19 v

Con el fin de aplicar el método del ejemplo 2 a un sistema, se deben cumplir dos condiciones: 1. El sistema debe tener el mismo número de ecuaciones que de incógnitas. 2. La matriz de coeficientes debe ser invertible. En lo que concierne a la condición 2, es necesario tener en cuenta que no todas las matrices cuadradas (distintas de la matriz cero) son invertibles. Por ejemplo, si A=

0 0

1 1

280

Capítulo 6

Álgebra matricial

entonces

ADVERTENCIA Toda matriz identidad es una matriz reducida, pero no todas las matrices reducidas (cuadradas) son una matriz identidad. Por ejemplo, cualquier matriz cero, 0, es reducida.

a c

0 0

b d

0 1 = 0 1

a+b 1 = c+d 0

0 1

para cualesquiera valores de a, b, c y d. De modo que no existe matriz que posmultiplicada por A produzca la matriz identidad. Por lo tanto, A no es invertible. Existe un procedimiento mecánico interesante que permite determinar de manera simultánea si una matriz es invertible o no y encontrar su inversa si es que ésta existe. El procedimiento se basa en una observación cuya demostración puede llegar demasiado lejos. Primero, recuerde que para una matriz A existe una sucesión E1, E2, …, Ek de operaciones elementales con renglones que, cuando se aplican sobre A, producen una matriz reducida. En otras palabras, se tiene E1

E2

Ek

A −→ A1 −→ A2 −→ · · · −→ Ak

donde Ak es una matriz reducida. También recuerde que Ak es única y está determinada sólo por A (aunque puede haber muchas sucesiones de longitud variable de operaciones elementales con renglones que conduzcan a esta reducción). Si A es cuadrada, por ejemplo de n × n, entonces se puede tener que Ak = In, la matriz identidad de n × n. Teorema

Para las matrices cuadradas A y Ak tal como se definieron previamente, A es invertible si y sólo si Ak = I. Aún más, si E1, E2, …, Ek es una sucesión de operaciones elementales con renglones que convierte a A en I, entonces la propia sucesión convierte a I en A−1. EJEMPLO 3

Determinación de si una matriz es invertible

Aplique el teorema previo para determinar si la matriz A=

1 2

0 2

es invertible. Estrategia

Se aumentará A con una copia de la matriz identidad de 2 × 2 (de igual manera que se ha aumentado una matriz mediante un vector columna). El resultado será una matriz de 2 × 4. Se aplicarán operaciones elementales con renglones a toda la matriz de 2 × 4 hasta que las primeras n columnas formen una matriz reducida. Si el resultado es I, entonces, por el teorema, A es invertible; pero debido a que se han aplicado las operaciones elementales a toda la matriz de 2 × 4, las últimas n columnas se transformarán, también por el teorema, de I a A−1, en el caso de que A sea invertible. Solución: Se tiene

[A | I] =

1 0 2 2

1 0 −2R1 + R2 1 0 −−−−−−→ 0 1 0 2 1 R 2 2

−−−−−−→

1 0 0 1

1 0 −2 1 1 −1

0 1 2

= [I | B]

Como [A | I] se transforma con I a la izquierda de la barra de aumento, la matriz A es invertible y la matriz B situada a la derecha de la barra de aumento es A−1. De manera específica, se concluye que 1 0 A−1 = −1 21 Ahora resuelva el problema 1 v De hecho, este procedimiento es general.

Sección 6.6 Para el lector interesado, se remarca que en el método descrito la matriz B es invertible en cualquier caso y siempre se tiene BA = R.

Inversas

281

Método para encontrar la inversa de una matriz

Si A es una matriz de n × n, forme la matriz de n × (2n), [A | I], después realice operaciones elementales con renglones hasta que las primeras n columnas formen una matriz reducida. Suponga que el resultado es [R | B] de manera que se tiene [A | I] → · · · → [R | B]

Si R = I, entonces A es invertible y A−1 = B. Si R = I, entonces A no es invertible, lo cual significa que A−1 no existe (y la matriz B no tiene un interés en particular para los temas tratados aquí). EJEMPLO 4 AP LÍ Q U E LO u 14. El esquema de codificación utilizado en el recuadro de aplíquelo 1 podría ampliarse a una matriz de 3 × 3 al codificar tres letras del mensaje a la vez. Encuentre las inversas de las siguientes matrices de codificación de 3 × 3:     2 1 2 3 1 2 F = 3 2 3  E = 2 2 2 4 3 4 2 1 3

Determinación de la inversa de una matriz

Determine A−1 si A es invertible.   1 0 −2 1 a. A = 4 −2 1 2 −10

Solución: Siguiendo el procedimiento anterior, se tiene [A | I] D

1 0 −2 1 4 −2 1 0 1 2 − 10 0

0 − 4R1 + R2 1 −−−−−−−−→ 0 − 2 − 1R1 + R3 0 2

0 1 0

0 0 1

−2 1 0 0 9 −4 1 0 8 1 0 1

1 0 −2 1 0 0 − 12 R2 9 −−−−−−−−→ 0 1 − 2 2 − 12 0 0 1 0 2 −8 −1 1 0 −2 1 0 0 −2R2 + R3 9 −−−−−−−−→ 0 1 − 2 2 − 12 0 1 1 0 0 1 −5 1 0 0 −9 2 2R3 + R1 −−−−−−−−→ 41 9 R + R2 0 1 0 − 2 4 2 3 0 0 1 5 1

2 9 2

1

Las tres primeras columnas de la última matriz forman a I. Por lo tanto, A es invertible y   −9 2 2 A−1 = − 41 4 29  2 −5 1 1 b. A =

3 2 6 4

Solución: Se tiene

[A | I] =

3 2 6 4

1 0

0 −2R1 + R2 3 −−−−−−→ 1 0

2 0

1 −2

0 1

1 R 3 1 −−−−−−→

2 3

1 3

0 1

1 0

0

−2

282

Capítulo 6

Álgebra matricial

Las primeras dos columnas de la última matriz forman una matriz reducida diferente de I. Por lo tanto, A no es invertible. Ahora resuelva el problema 7 v Ahora se resolverá un sistema utilizando la inversa. APL Í Q U E LO u 15. Un grupo de inversionistas tiene $500 000 para invertir en las acciones de tres compañías. La compañía A vende a $50 cada acción y tiene un rendimiento esperado de 13% al año. La compañía B vende en $20 la acción y tiene un rendimiento esperado de 15% anual. La compañía C vende en $80 una acción y tiene un rendimiento esperado de 10% anual. El grupo planea comprar el doble de acciones de la compañía A que de la compañía C. Si la meta del grupo es conseguir 12% de rendimiento anual, ¿cuántas acciones de cada compañía deben comprar los inversionistas? Use la matriz inversa para resolverlo.

EJEMPLO 5

Uso de la inversa para resolver un sistema

Resuelva el sistema

 − 2x3 = 1  x1 4x1 − 2x2 + x3 = 2  x + 2x − 10x = −1 1 2 3

por medio de la determinación de la inversa de la matriz de coeficientes. Solución: En forma matricial, el sistema es AX = B, donde



1 A = 4 1

es la matriz de coeficientes. Del ejemplo 4(a),  −9 A−1 = − 41 2 −5 La solución está dada por X = A−1B:    −9 x1 x2  = − 41 2 x3 −5

2 4 1

de modo que x1 = −7, x2 = −17 y x3 = −4.

ADVERTENCIA El método de reducción analizado en las secciones 6.4 y 6.5 es un cálculo más rápido que el de encontrar una matriz inversa.

0 −2 2

 −2 1 −10

2 4 1

2



9 2

1



   1 −7 9  2 = −17 2 −1 −4 1

2

Ahora resuelva el problema 27 v

Puede demostrarse que un sistema de n ecuaciones lineales con n incógnitas tiene solución única si y sólo si la matriz de coeficientes es invertible. De hecho, en el ejemplo anterior la matriz de coeficientes es invertible y existe una solución única para el sistema. Cuando la matriz de coeficientes no es invertible, el sistema tiene un número infinito de soluciones o no tiene solución. Aunque la solución de un sistema usando una matriz inversa es muy elegante, es necesario tomar una precaución. Dado AX = B, el trabajo de cálculo requerido para encontrar A−1 es mayor que el requerido para reducir [A | B]. Si usted tiene varias ecuaciones por resolver, todas con la misma matriz de coeficientes pero lados derechos variables, por ejemplo, AX = B1, AX = B2, …, AX = Bk, entonces para una k lo suficientemente grande podría ser más rápido calcular A−1 que hacer k reducciones, pero en la mayoría de los casos, un análisis numérico lo convencerá en favor de las reducciones. No olvide que aún con A−1 a la mano, es necesario calcular A−1B, además, si el orden de A es grande, esto requiere también de un tiempo considerable.

EJEMPLO 6

Matriz de coeficientes que no es invertible

Resuelva el sistema

  x − 2y + z = 0 2x − y + 5z = 0  x + y + 4z = 0

Sección 6.6

Solución: La matriz de coeficientes es   1 −2 1 2 −1 5 1 1 4 Como    1 1 −2 1 1 0 0  2 −1 5 0 1 0 → · · · → 0 1 1 4 0 0 1 0

0

1

0

3

1

0

− 13

− 23

1

2 3 1 3

−1

0

Inversas

283



 0 1

la matriz de coeficientes no es invertible. De modo que el sistema no puede resolverse por medio de inversas. En este caso debe utilizarse otro método. En el ejemplo 4(a) de la sección 6.5, la solución que se determinó fue x = −3r, y = −r y z = r, donde r es cualquier número real (esto proporciona un número infinito de soluciones). Ahora resuelva el problema 31 v

PROBLEMAS 6.6 En los problemas del 1 al 18, si la matriz dada es invertible, encuentre su inversa. 1.

6 7

1 1

2.

3.

2 2

2 2

4.



 1 0 0 5. 0 −3 0 0 0 4   1 2 3 7. 0 0 4 0 0 5   1 0 9. 0 0 0 1   1 2 3 11. 0 1 2 0 0 1 

7 0 13.  0 1 −3 0 

2 15. 4 1 

 −2 0 1

1 0 

a 1



2 14. 2 4

 −1 16.  2 4

 3 5 12

19. Resuelva AX = B si

4 6 a en (−∞, ∞)

 2 0 8 6. −1 4 0 2 1 0   2 0 0 0 8. 0 0 0 0 −4   0 0 0 10. 0 0 0 0 0 0   1 2 −1 1 4 12. 0 1 −1 2

 1 0 −1 5 −1 2

1 2 17. 1 3 1 5

2 3

2 1

3 5

20. Resuelva AX = B si  1 A−1 = 0 2

0 3 0

 1 0 4

 −3 0 5

2 1 −2



 −1 3 2 0 1 1

y

B=

2 18. 0 2

A−1 =

 −3 1 0 1 −6 1

y

3 7

 10 B =  2 −1 

Para los problemas del 21 al 34, si la matriz de coeficientes del sistema es invertible, resuelva el sistema utilizando la inversa. Si no es así, resuelva por el método de reducción. 21.

6x + 5y = 2 x + y = −3

22.

2x + 4y = 5 −x + 3y = −2

23.

3x + y = 5 3x − y = 7

24.

6x + y = 2 7x + y = 7

2x + 6y = 2 3x + 9y = 3   x + 2y + z = 4 z=2 27. 3x +  x− y+z =1  x + y + z = 3 29. x + y − z = 4 x − y − z = 5   x + 3y + 3z = 7 31. 2x + y + z = 4  x+ y+ z=4 25.

2x + 6y = 8 3x + 9y = 7  x + y + z = 6 28. x − y + z = −1 x − y − z = 4  + 8z = 8  2x = 36 30. −x + 4y  2x + y = 9   x + 3y + 3z = 7 32. 2x + y + z = 4  x+ y+ z=3 26.

  w + 2y + z = 4 x − 3y − z = −1     w− x + 2z = 12 w + y+ =0 33. 34. 2w + x + z = 12 −w + 2x − 2y − z = 6     w + 2x + y + z = 12 y+z=4

En los problemas 35 y 36, encuentre (I − A)−1 para la matriz A dada. 5 −2 −3 2 35. A = 36. A = 1 2 4 3

37. Producción de automóviles Resuelva los problemas siguientes utilizando la inversa de la matriz implicada. (a) Una fábrica de automóviles produce dos modelos, A y B. El modelo A requiere 1 hora de mano de obra para pintarlo y 21 hora de mano de obra para pulirlo; el modelo B requiere de 1 hora de mano de obra para cada uno de los dos procesos. Durante cada hora que la línea de ensamblado está funcionando, existen 100 horas de mano de obra disponibles para pintura y 80 horas de mano de obra para pulido. ¿Cuántos automóviles de cada modelo pueden terminarse cada hora si se utilizan todas las horas de mano de obra disponibles?

284

Capítulo 6

Álgebra matricial

41. Se dice que una matriz P es ortogonal si P−1 = PT. ¿La matriz 1 3 −4 P= es ortogonal? 5 4 3 42. Mensaje secreto Un amigo le ha enviado a usted un mensaje secreto que consiste en tres matrices renglón de números como sigue: R1 = [33 87 70] R2 = [57 133 20] (b) Suponga que cada modelo A requiere 10 piezas del tipo 1 y 14 del tipo 2, mientras que cada modelo B requiere 7 piezas tipo 1 y 10 tipo 2. La fábrica puede obtener 800 piezas tipo 1 y 1130 del tipo 2 cada hora. ¿Cuántos automóviles de cada modelo se producen cuando se utilizan todas las piezas disponibles?   a 0 0 38. Si A = 0 b 0, donde a, b, c = 0, demuestre que 0 0 c   1/a 0 0 A−1 =  0 1/b 0  0 0 1/c

39. (a) Si A y B son matrices invertibles con el mismo orden, demuestre que (AB)−1 = B−1A−1. [Sugerencia: Considere que (B−1A−1)(AB)]. (b) Si 1 3 1 1 A−1 = y B−1 = 2 4 1 5

encuentre (AB)−1. 40. Si A es invertible, puede demostrarse que (AT)−1 = (A−1)T. Verifique esta identidad para A=

1 0 1 2

R3 = [38 90

33]

Entre los dos han diseñado la siguiente matriz (utilizada por su amigo para codificar el mensaje):   1 2 −1 5 2 A= 2 −1 −2 2

Descifre el mensaje procediendo de la manera siguiente: (a) Calcule los tres productos matriciales R1A−1, R2A−1 y R3A−1. (b) Suponga que las letras del alfabeto corresponden a los números del 1 al 26, reemplace los números en estas tres matrices por letras y determine el mensaje. 43. Inversión Un grupo de inversionistas decide invertir $500 000 en las acciones de tres compañías. La compañía D vende en $60 una acción y tiene un rendimiento esperado de 16% anual. La compañía E vende en $80 cada acción y tiene un rendimiento esperado de 12% anual. La compañía F vende cada acción en $30 y tiene un rendimiento esperado de 9% anual. El grupo planea comprar cuatro veces más acciones de la compañía F que de la compañía E. Si la meta del grupo es obtener 13.68% de rendimiento anual, ¿cuántas acciones de cada compañía deben comprar los inversionistas? 44. Inversión Los inversionistas del problema 43 deciden probar con una nueva estrategia de inversión con las mismas compañías. Ellos desean comprar el doble de acciones de la compañía F que de la compañía E y tienen la meta de 14.52% de rendimiento anual. ¿Cuántas acciones de cada tipo deben comprar?

Objetivo

6.7 Análisis insumo-producto de Leontief

Utilizar los métodos de este capítulo para analizar la producción de los sectores de una economía.

Las matrices de insumo-producto, desarrolladas por Wassily W. Leontief,5 indican las interrelaciones que se dan entre la oferta y la demanda en los diferentes sectores de una economía durante algún periodo. La frase insumo-producto se utiliza porque las matrices muestran los valores de los productos de cada industria que son vendidos como insumo tanto a las industrias como a los consumidores finales.

Ecuación básica Suponga que una economía simple tiene tres sectores interrelacionados, que se etiquetan como 1, 2 y 3. Éstos pueden ser, por ejemplo, agricultura, energía y manufactura. Para cualquier sector j, la producción de una unidad de producto de j requerirá por lo general insumos de todos los sectores de la economía, incluyendo del propio j. Si se expresa con Aij el número de unidades del insumo proveniente del sector i requeridas para producir una unidad de producto del sector j, entonces los números Aij determinan una matriz A de 3 × 3. Por ejemplo, suponga que 2 1 3  5

2 1 10 1 1 5 5

 A =  51

5Leontief

10 1 10 1 10

 

ganó el Premio Nobel de Economía en 1973 por el desarrollo del método de “insumo-producto” y sus aplicaciones a problemas económicos.

Sección 6.7

ADVERTENCIA Es importante evitar confundir A con su transpuesta, un error común en este contexto.

Análisis insumo-producto de Leontief

285

Al leer hacia abajo la primera columna de A, se observa que producir una unidad de produc1 to del sector 1 requiere 25 de una unidad de insumo del sector 1, 5 de una unidad de insumo 1 del sector 2 y 5 de una unidad de insumo del sector 3. De manera similar, los requisitos para los sectores 2 y 3 pueden leerse a partir de las columnas 2 y 3, respectivamente. Es posible que haya demandas externas sobre la economía, esto equivale a decir que, para cada sector, habrá una demanda por cierto número de unidades de producto que no se usarán como insumos para ninguno de los sectores 1, 2 y 3. Tales demandas pueden tomar la forma de exportaciones o necesidades del consumidor. Desde el punto de vista de este modelo, el único atributo de las demandas externas que importa es que no se sobreponen con las demandas descritas por la matriz A. Suponga además que existe una demanda externa de 80 unidades de producto del sector 1, 160 unidades del producto del sector 2 y 240 unidades de producto del sector 3. Se escribirá   80 D =  160  240

para esta demanda externa de modo que, como se muestra, la entrada en el renglón i es la demanda externa para el sector i. Una pregunta clave que surge ahora se relaciona con la determinación de los niveles de producción para los sectores 1, 2 y 3 que puedan satisfacer la demanda externa D. Se debe tener en cuenta que la producción debe satisfacer no sólo la demanda externa, sino también los requisitos impuestos por los datos que conforman la matriz A. Para cada sector, una parte de su producción debe destinarse a ser insumo para los tres sectores de la economía (incluyéndose a sí mismo) y otra parte debe destinarse al componente correspondiente de D. Lo anterior conduce a la importante ecuación conceptual: producción = demanda interna + demanda externa

(1)

Sea Xi, para i = 1, 2, 3, la producción requerida del sector i que satisface la ecuación (1). Entonces, la producción puede representarse mediante la matriz   X1  X X= 2 X3

y la ecuación (1) se convierte en

X = demanda interna + D

(2)

Para entender la demanda interna habría que empezar por darse cuenta de que tendrá tres componentes, por ejemplo C1, C2 y C3, donde Ci es la cantidad de producción del sector i consumida por la producción de X. Si se escribe C para denotar la matriz de 3 × 1 cuyo i-ésimo renglón es Ci, la ecuación (2) se convierte ahora en X=C+D

(3)

Observe que C1 deberá tomar en cuenta la producción del sector que se ha usado en la producción de X1 unidades del producto del sector 1 más X2 unidades del producto del sector 2 más X3 unidades del producto del sector 3. Se requieren A11X1 unidades de 1 para producir una unidad de 1, por lo que la producción de X1 unidades de 1 requiere A11X1 unidades de 1. Se necesitan A12 unidades de 1 para producir una unidad de 2, por lo que la producción de X2 unidades de 2 requiere A12X2 unidades de 1. Se necesitan A13 unidades de 1 para producir una unidad de 3, así que la producción de X3 unidades de 3 requiere A13X3 unidades de 1. De ello, se deduce que debe tenerse C1 = A11 X1 + A12 X2 + A13 X3

Con argumentos similares para C2 y C3, se deduce C2 = A21 X1 + A22 X2 + A23 X3 C3 = A31 X1 + A32 X2 + A33 X3

286

Capítulo 6

Álgebra matricial

y las últimas tres igualdades se combinan fácilmente para obtener C = AX Al sustituir C = AX en la ecuación (3), se obtiene la siguiente ecuación y sus equivalentes: X = AX + D

X − AX = D

IX − AX = D

(I − A)X = D

La última ecuación mostrada tiene la forma MX = D, por lo que para determinar la producción X sólo es necesario reducir la matriz aumentada [I – A | D]. Aunque no está del todo estandarizado, en este análisis se hará referencia a la matriz A como la matriz de Leontief. La matriz I − A es la matriz de coeficientes del sistema cuya solución proporciona la producción X necesaria para satisfacer la demanda externa D. EJEMPLO 1

Análisis insumo-producto

Para la matriz de Leontief A y la demanda externa D de esta sección, complete la determinación numérica de la producción necesaria para satisfacer D. Solución: Sólo debe escribirse la matriz aumentada de la ecuación (I − A)X = D, la cual es, evidentemente,  3 1 3  − 2 − 10 80 5  1 9  1 160   − 5 10 − 10 9 − 15 − 15 10 240

y reducirla. Si se utilizan las técnicas de la sección 6.4, se tiene       6 −5 −3 800 2 2 −9 −2400 2 2 −9 −2400 −→  −2 9 −1 1600  −→  0 11 −10 −800  −→  0 11 −10 −80  0 −11 24 8000 0 0 14 7200 −2 −2 9 2400 

 719.84 de donde es posible deducir que X ≈  394.81 . Aquí se debe remarcar que, aunque la 514.29

respuesta está redondeada, a partir de la última matriz aumentada que se mostró puede deducirse que el sistema tiene una solución única.

Ahora resuelva el problema 1 v

Una aplicación de la matriz inversa En el ejemplo 1 la solución es única, lo cual es típico de ejemplos que implican una matriz de Leontief realista, A. En otras palabras, es común que la matriz de coeficientes I − A sea invertible. Así, la solución normalmente única de (I − A)X = D por lo general puede obtenerse como X = (I − A)−1D En la sección 6.6 se advirtió que, en cuanto al número de cálculos, la determinación de la inversa de una matriz de coeficientes no suele ser una forma eficiente de resolver un

Sección 6.7

Análisis insumo-producto de Leontief

287

sistema de ecuaciones lineales. También se dijo que, al existir varios sistemas por resolver, todos con la misma matriz de coeficientes, el cálculo de la inversa puede resultar útil. Esta posibilidad se presenta mediante el modelo de Leontief. Para una subdivisión dada de una economía en n sectores, es razonable esperar que la matriz de Leontief de n × n permanezca constante durante un intervalo de tiempo razonable. De ello se deduce que la matriz de coeficientes I − A también se mantendrá constante durante el mismo periodo. Durante este intervalo de tiempo, es posible que los planeadores quieran explorar una variedad de demandas D1, D2, …, Dk y determinar, para cualquiera de éstas, la producción Xl requerida para satisfacer Dl. Con (I − A)−1 a mano, el planificador sólo debe calcular Xl = (I − A)−1Dl (en lugar de resolver (I − A)Xl = Dl mediante la reducción de [I – A | Dl]).

Determinación de la matriz de Leontief Con frecuencia, la matriz de Leontief se determina a partir de datos del tipo que se presenta a continuación. Se dará un ejemplo hipotético para una economía muy simplificada de dos sectores. Igual que antes, se puede considerar que los dos sectores pertenecen a la agricultura, energía, manufactura, el acero, carbón, etc. El renglón de los otros factores de producción consiste en los costos para los respectivos sectores, como la mano de obra, utilidad, etc. Aquí, la entrada de la demanda externa podría ser de consumo doméstico y exportaciones. La matriz que se considerará primero es un poco más grande que la matriz de Leontief:

Productores (producto) : Sector 1 Sector 2

Otros factores de producción Totales

Consumidores (insumo) Sector Sector Demanda 1 2 externa   Totales 240 500 460 1200   200 940  1500  360 600 800 — 1200 1500

Cada sector aparece en un renglón y en una columna. El renglón de un sector muestra las compras del producto del sector por parte de todos los sectores y por la demanda externa. Las entradas representan los valores de los productos y podrían estar en unidades de millón. Por ejemplo, de la producción total del sector 1, 240 fueron como insumo para el propio sector 1 (para uso interno), 500 fueron para el sector 2 y 460 directamente para la demanda externa. La producción total del sector 1 es la suma de las demandas de los sectores y de la demanda externa: (240 + 500 + 460 = 1200). La columna de cada sector da el valor de lo que éste compró como insumo de cada uno de los sectores (incluido él mismo), así como lo gastado por otros conceptos. Por ejemplo, con el fin de producir 1200 unidades, el sector 1 compró 240 unidades de su producto, 360 de la producción de B y tiene gastos de mano de obra y otros por 600 unidades. Observe que para cada sector, la suma de las entradas en su renglón es igual a la suma de las entradas en su columna. Por ejemplo, el valor de la producción total de 1 (1200) es igual al valor de los insumos totales del sector 1. Un supuesto importante del análisis insumo-producto es que la estructura básica de la economía permanece igual en intervalos razonables de tiempo. Esta estructura se encuentra en los montos relativos de insumos que se usan para realizar una unidad de producto. Lo anterior se encuentra en las tablas particulares del tipo mostrado anteriormente, como se describe a continuación. Para producir 1200 unidades de producto, el sector 1 compra 240 unidades del sector 1, 360 del sector 2 y gasta 600 unidades en otros conceptos. Así, por 360 3 240 = 10 en el sector cada unidad de producción, el sector 1 gasta 1200 = 15 en el sector 1, 1200 600 1 2 y 1200 = 2 en otros conceptos. Al combinar estas razones fijas del sector 1 con las del

288

Capítulo 6

Álgebra matricial

sector 2, pueden obtenerse los requerimientos de insumos por unidad de producción para cada sector: 

1 2 Otro

1

240  1200  360  1200



600 1200

2



500 1500  200  1500  800 1500



=

1



1 5 3  10



1 2

2



1 3  2  15  8 15



1 2 Otro

La suma de cada columna es 1 y, debido a esto, no se requiere el último renglón. Cada entrada en el renglón inferior puede obtenerse al sumar las entradas ubicadas encima y restar el resultado a 1. Si se borra el último renglón, entonces la ij-ésima entrada de la matriz resultante es el número de unidades de producto del sector i necesarias para producir una unidad de producto del sector j. Se deduce que esta matriz, A=

1 1 5 3 3 2 10 15

es la matriz de Leontief para la economía. Ahora, suponga que el valor de la demanda externa cambia de 460 a 500 para el sector 1 y de 940 a 1200 para el sector 2. Sería deseable estimar cómo cambiaría la producción para satisfacer estas nuevas demandas externas. Pero ya se ha visto cómo determinar los niveles de producción necesarios para satisfacer una demanda externa dada D cuando se conoce la matriz de Leontief A. Ahora con D=

500 1200

solamente debe resolverse (I – A)X = D, que en el presente caso se efectuará al reducir A=

4 5 3 − 10

− 13 500 13 15

1200

o, como A sólo es de 2 × 2, al calcular X = (I – A)−1D usando una calculadora gráfica. Con una calculadora TI-83 Plus, X = (I − A)−1 D =

1404.49 1870.79

se obtiene con facilidad. Observe que también es posible actualizar los datos iniciales del renglón de “otros factores de producción”. A partir del renglón descartado con los datos 8 de la producción del sector 2 relativizados, se sabe que 21 de la producción del sector 1 y 15 deben dirigirse a los otros factores de producción, por lo que los datos relativizados ahora serán 8 1 (1404.49), (1870.79) ≈ [702.25, 997.75] 2 15

El aspecto de la eficiencia computacional puede ser muy serio. Mientras que aquí se estudia este tema del análisis insumo-producto con ejemplos de economías divididas en dos o tres sectores, un modelo más realista podría consistir en 20 sectores —en cuyo caso la matriz de Leontief tendría 400 entradas.

Sección 6.7

EJEMPLO 2

Análisis insumo-producto de Leontief

289

Análisis de insumo-producto

Dada la siguiente matriz de insumo-producto, Sector

1

 Sector: 1 240 2 120 3 120 Otros

120

2

180 36 72

3

144 48 48

72

Demanda externa 36 156 240

240

—



   

suponga que la demanda final cambia a 77 para 1, a 154 para 2 y a 231 para 3. Encuentre la producción necesaria para satisfacer la nueva demanda externa. (Las entradas están en millones). Estrategia Al examinar los datos se observa que producir 600 unidades de 1 requie-

re 240 unidades de 1, 120 unidades de 2 y 120 unidades de 3. Se deduce que para producir una unidad de 1 se requieren 240 = 15 unidades de 2 = 25 unidades de 1, 120 600 600 120 1 2 1 1 y 600 = 5 unidades de 3. Los elementos 5 , 5 y 5 constituyen, en ese orden, la primera columna de la matriz de Leontief. Solución: Se suman por separado las entradas en los primeros tres renglones. Los valores

totales de producción para los sectores 1, 2 y 3 son 600, 360 y 480, respectivamente. Para obtener la matriz de Leontief A, se dividen las entradas de los sectores ubicados en cada columna entre el valor total de la producción señalada para ese sector: A=

 240

600  120  600 120 600

La matriz de demanda externa es

180 360 36 360 72 360

144  480 48  480  48 480

2

 =

1 3 5 2 10 1 1 1 5 10 10 1 1 1 5 5 10

  



 77 D = 154 231

El resultado de evaluar (I – A)−1D en una calculadora TI-83 Plus es   692.5 380  495

Ahora resuelva el problema 7 v

PROBLEMAS 6.7 1. Una economía muy simple consiste en dos sectores: agricultura y molienda. Para producir una unidad de productos agrícolas se requieren 13 de unidad de productos agrícolas y 41 de unidad de productos de molienda. Para producir una unidad de productos de molienda se requieren 43 de unidad de productos agrícolas y ninguna unidad de productos de molienda. Determine los niveles de producción necesarios para satisfacer una demanda externa de 300 unidades de agricultura y 500 unidades de productos de molienda. 2. Una economía consiste en tres sectores: carbón, acero y trenes. 1 de unidad de carPara producir una unidad de carbón se requiere 10 1 1 de unidad de acero y 10 de unidad de servicio de trenes. Para bón, 10 1 producir una unidad de acero se requiere 13 de unidad de carbón, 10 de unidad de acero y una unidad de servicio de trenes. Para producir

una unidad de servicio de trenes se requiere 41 de unidad de carbón, 1 1 3 de unidad de acero y 10 de unidad de servicio de trenes. Determine los niveles de producción necesarios para satisfacer una demanda externa de 300 unidades de carbón, 200 unidades de acero y 500 unidades de servicios de tren. 3. Suponga que una economía simple consiste en tres sectores: agricultura (A), manufactura (M) y transporte (T). Los economistas 1 han determinado que para producir una unidad de A se requieren 18 1 1 unidades de A, 9 unidades de M y 9 unidades de T; mientras que la 3 unidades de A, 41 unidades producción de una unidad de M necesita 16 3 unidades de T; asimismo, la producción de una unidad de de M y 16 1 unidades de A, 13 unidades de M y 16 unidades de T. T requiere 15 Existe una demanda externa de 40 unidades de A, 30 unidades de M

290

Capítulo 6

Álgebra matricial

y ninguna unidad de T. Determine los niveles de producción necesarios para satisfacer la demanda externa. 4. Dada la siguiente matriz de insumo-producto, Industria Industria:



Acero

Acero 200 Carbón   400 Otros

600

Carbón 500 200 800

Demanda Final



500 900   —

encuentre la matriz de producción si la demanda final cambia a 600 para el acero y 805 para el carbón. Encuentre el valor total de los otros costos de producción que esto implica. 5. Dada la siguiente matriz de insumo-producto, Industria

Educación

Industria: Educación 40 Gobierno  120  Otros

40

Gobierno

120 90 90

Demanda final 

40 90   —

encuentre la matriz de producción (con entradas redondeadas a dos decimales) si la demanda final cambia a (a) 15 para grano, 10 para fertilizante y 35 para ganado; (b) 10 para grano, 10 para fertilizante y 10 para ganado. 7. Dada la matriz de insumo−producto Industria Agua Electricidad Agricultura Demanda final   Industria: Agua 100 400 240 260 Electricidad  80 480 140   100  Agricultura  300 160 240 500    Otros 500 160 240 —

encuentre la matriz de producción si la demanda final cambia a 500 para agua, 150 para electricidad y 700 para agricultura. Redondee sus entradas a dos decimales. 8. Dada la matriz de insumo-producto Industria Gobierno

Industria: Gobierno  Agricultura    Manufactura   Otros

encuentre la matriz de producción si la demanda final cambia a (a) 200 para educación y 300 para gobierno; (b) 64 para educación y 64 para gobierno. 6. Dada la siguiente matriz de insumo-producto, Industria

Demanda Grano Fertilizante Ganado final   Industria: Grano 15 30 45 10 Fertilizante  30 60 5    25  Ganado  40 60 30   50 Otros 10 20 15 —

400 200 200 200

Agricultura 200 400 100 300

Manufactura 200 100 300

Demanda final

400

Términos y símbolos importantes

Sección 6.2 Sección 6.3

Sección 6.4

Sección 6.5

—

     

con entradas en miles de millones, encuentre la matriz de producción para la economía si la demanda final cambia a 300 para gobierno, 350 para agricultura y 450 para manufactura. Redondee las entradas al millar de millones más cercano. 9. Dada la matriz de insumo-producto del problema 8, encuentre la matriz de producción para la economía si la demanda final cambia a 250 para gobierno, 300 para agricultura y 350 para manufactura. Redondee las entradas al millar de millones más cercano. 10. Dada la matriz de insumo-producto del problema 8, determine la matriz de producción para la economía si la demanda final cambia a 300 para gobierno, 400 para agricultura y 500 para manufactura. Redondee las entradas al millar de millones más cercano.

Repaso del capítulo 6 Sección 6.1

200 300 400

Matrices matriz tamaño entrada, Aij vector renglón vector columna igualdad de matrices transpuesta de una matriz, AT matriz cero, 0 Suma de matrices y multiplicación por un escalar suma y resta de matrices multiplicación por un escalar Multiplicación de matrices multiplicación de matrices matriz identidad, I potencia de una matriz ecuación matricial, AX = B Resolución de sistemas mediante reducción de matrices matriz de coeficientes matriz de coeficientes aumentada operación elemental con renglones matrices equivalentes matriz reducida parámetro Resolución de sistemas mediante reducción de matrices (continuación) sistema homogéneo sistema no homogéneo solución trivial

Ejemplos Ej. 1, p. 242 Ej. 3, p. 244 Ej. 4, p. 249 Ej. 12, p. 261 Ej. 13, p. 262 Ej. 3, p. 268 Ej. 4, p. 269 Ej. 5, p. 270 Ej. 4, p. 276

Repaso

Capítulo 6

Sección 6.6

Inversas matriz inversa matriz invertible Análisis insumo-producto de Leontief matriz de insumo-producto matriz de Leontief

Sección 6.7

291

Ej. 1, p. 278 Ej. 1, p. 286

Resumen Una matriz es un arreglo rectangular de números encerrados entre corchetes. Hay algunos tipos especiales de matrices, como las matrices cero, matrices identidad, matrices cuadradas y matrices diagonales. Además de la operación básica de multiplicación por un escalar, están definidas las operaciones de suma y resta de matrices, las cuales se aplican a matrices del mismo tamaño. El producto AB está definido cuando el número de columnas de A es igual al número de renglones de B. Aunque la suma de matrices es conmutativa, la multiplicación no lo es. Utilizando la multiplicación matricial es posible expresar un sistema de ecuaciones lineales como la ecuación matricial AX = B. Un sistema de ecuaciones lineales puede tener una solución única, ninguna solución o un número infinito de soluciones. El método principal para resolver un sistema de ecuaciones lineales usando matrices consiste en la aplicación de las tres operaciones elementales con renglones a la matriz de coeficientes aumentada del sistema hasta que se obtiene una matriz redu-

cida equivalente. La matriz reducida hace que la solución o soluciones para el sistema sean obvias y permite la detección de la no existencia de soluciones. Si existe un número infinito de soluciones, la solución general implica al menos un parámetro. En ocasiones, resulta útil encontrar la inversa de una matriz (cuadrada). La inversa (si existe) de una matriz cuadrada A se encuentra aumentando A con I y aplicando operaciones elementales con renglones a [A | I] hasta que A sea reducida resultando en [R | B] (con R reducida). Si R = I, entonces A es invertible y A−1 = B. Si R = I, entonces A no es invertible, lo cual significa que A−1 no existe. Si la inversa de una matriz A de n × n existe, entonces la solución única de AX = B está dada por X = A−1B. Si A no es invertible, el sistema no tiene solución o tiene un número infinito de soluciones. La aplicación final de matrices trata las relaciones que existen entre los diferentes sectores de una economía, lo cual se conoce como análisis insumo-producto de Leontief.

Problemas de repaso En los problemas del 15 al 18, reduzca las matrices dadas.

En los problemas del 1 al 8, simplifique. 3 4 1 −3 −5 1 2

1. 2

1 4 5 8  3 1 17. 1 2 4 0

−3 1 2 −1 2. 5 −3 0 4 1 0   1 7 1 0 −2 3. 2 −3 0 6 1 1 0   2 3 4. [2 3 7] 0 −1 5 2 2 3 −1 3

5.

2 7

6. − 2 7. 3 2 8.

1 3

3 3

0 1

2 7

2

2x − 5y = 0 4x + 3y = 0   x + y + 2z = 1 21. 3x − 2y − 4z = −7 2x − y − 2z = 2 19.

1 0 1 3

T

1 5 3 9   1 3 −2 1 0 25. 4 3 −2 2

23.

2

10. A(2I) − A0T

12. (ABBA)T − AT BT BT AT

x − y + 2z = 3 3x + y + z = 5  3x + y + 2z = 0 22. x + 2y + 5z = 1  4x + z = 0 20.

11. B3 + I 5

En los problemas 13 y 14, resuelva para x y para y. 5 15 1 x 2 1 3 13. [x] = 14. = 7 y 2 y x 3 3

24.

0 1 

5 26. −5 −5

1 0 0 2 1

 0 1 3

En los problemas 27 y 28, resuelva el sistema dado utilizando la inversa de la matriz de coeficientes.   =3 2x + y + 3z = 2  5x x + 2z = 1 27. 28. −5x + 2y + z = 0  y+z =4 −5x + y + 3z = 2

En los problemas del 9 al 12, calcule la matriz requerida si 1 1 1 0 B= A= −1 2 0 2

9. (2A)T − 3I 2

 1 0 0

En los problemas del 23 al 26, encuentre las inversas de las matrices.

−5 −4

[3 4]T

0 6

 2 5 1

En los problemas del 19 al 22, resuelva cada uno de los sistemas por el método de reducción.

3 1 8 − 6 4 4

0 0 +2 8 6

0 0 7 0 5 9  0 0 0 18. 0 0 0 1 0 0

16.

15.

0 4

4 y



 0 1 1 29. Sea 0 0 1. Encuentre las matrices A2, A3, A1000 y A−1 (si 0 0 0 es que existe la inversa).

292

Capítulo 6

30. A =

2 0

Álgebra matricial

0 , muestre que (AT)−1 = (A−1)T. 4

31. Un consumidor desea completar su consumo vitamínico en exactamente 13 unidades de vitamina A, 22 de vitamina B y 31 de vitamina C por semana. Hay disponibles tres marcas de cápsulas vitamínicas. La marca I contiene 1 unidad de cada una de las vitaminas A, B y C por cápsula; la marca II contiene 1 unidad de vitamina A, 2 de B y 3 de C, la marca III contiene 4 unidades de A, 7 de B y 10 de C. (a) ¿Qué combinaciones de cápsulas de las marcas I, II y III producirán exactamente las cantidades deseadas? (b) Si las cápsulas de la marca I cuestan 5 centavos cada una, de la marca II, 7 centavos cada una y de la marca III, 20 centavos cada una, ¿qué combinación minimizará su costo semanal? 32. Suponga que A es una matriz invertible de n × n. (a) Demuestre que An es invertible para cualquier entero positivo n. (b) Demuestre que si B y C son matrices de n × n tales que ABA = ACA, entonces B = C. (c) Si A2 = A (se dice que A es idempotente), encuentre A. 10 −3 8 6 33. Si A = y B= , encuentre 3AB – 4B2. −7 −3 4 7

EXPLORE Y AMPLÍE

U

Huésped 2 Huésped 3 Huésped 4

6Adaptado

utilizando la inversa de la matriz de coeficientes. Redondee sus respuestas a dos decimales. 35. Dada la matriz de insumo-producto Industria

A Industria: A 10 B 15 Otros

9

B 20 14

5

Demanda final  4 10   —

encuentre la matriz de producción si la demanda final cambia a 10 para A y 5 para B. (Los datos están en decenas de miles de millones de dólares).

Requerimientos de insulina como un proceso lineal6

na posada vacacional ubicada en las montañas del estado de Washington tiene una bien merecida reputación por la atención que brinda a las necesidades especiales de salud de sus huéspedes. La semana próxima, el administrador de la posada espera recibir cuatro huéspedes diabéticos dependientes de insulina. Estos huéspedes planean permanecer en la posada durante 7, 14, 21 y 28 días, respectivamente. La posada se encuentra muy alejada de la farmacia más cercana, de modo que antes de que lleguen los huéspedes, el administrador planea obtener la cantidad total de insulina que se necesitará. Se requieren tres tipos diferentes de insulina: lenta, semilenta y ultralenta. El administrador almacenará la insulina y después el personal de la posada administrará la dosis diaria de los tres tipos a cada uno de los huéspedes. Los requerimientos diarios de los cuatro huéspedes son: Huésped 1

34. Resuelva el sistema  7.9x − 4.3y + 2.7z = 11.1 3.4x + 5.8y − 7.6z = 10.8 4.5x − 6.2y − 7.4z = 15.9

20 unidades de insulina semilenta, 30 de lenta y 10 de ultralenta. 40 unidades de insulina semilenta, 0 de lenta y 0 de ultralenta. 30 unidades de insulina semilenta, 10 de lenta y 30 de ultralenta. 10 unidades de insulina semilenta, 10 de lenta y 50 de ultralenta.

Esta información se representa en la siguiente matriz de “requerimientos” A: A = [Aij ]3×4

Huésped 1  20 Insulina semilenta  30 Insulina lenta Insulina ultralenta 10

donde A está dada por

Huésped Huésped Huésped 4 2 3  40 30 10 0 10 10  0 30 50

Recuerde que el huésped 1 permanecerá 7 días, el 2 estará 14 días, el 3 estará 21 días y el huésped 4, 28 días. Usted puede hacer que el vector columna T represente el tiempo, en días, que cada huésped permanecerá en la posada:   7 14 T =  21 28 Para determinar las cantidades totales de los tres tipos de insulina necesarios para los cuatro huéspedes, calcule el producto matricial AT.    7 20 40 30 10 14 0 10 10   AT = 30 21 10 0 30 50 28

de Richard F. Baum, “Insulin Requirements as a Linear Process”, en R. M. Thrall, J. A. Mortimer, K. R. Rebman y R. F. Baum (eds.), Some Mathematical Models in Biology, ed. rev. Reporte 40241-R-7. Preparado en la University of Michigan, 1967.

Capítulo 6

 1  3 1 2  1 1   3 3 5 4     23 1610 = 70 10 =  700 = B 30 2100

 2 = 10(7) 3 1

4 0 0

El vector B(= AT) indica que los cuatro huéspedes requerirán un total de 1610 unidades de insulina semilenta, 700 unidades de insulina lenta y 2100 unidades de insulina ultralenta. Ahora, el problema cambiará un poco. Suponga que cada huésped decidió duplicar su tiempo de estancia original. El vector resultante que da la cantidad total de insulina necesaria de los tipos semilenta, lenta y ultralenta es   3220 A(2T ) = 2(AT ) = 2B = 1400 4200 De hecho, si cada huésped planeó extender por un factor k su tiempo original de estancia en la posada (esto es, el huésped 1 planeó permanecer durante k ∙ 7 días, el huésped 2 planeó k ∙ 14 días, y así sucesivamente), entonces los requerimientos de insulina serán   k · 1610 A(kT ) = k(AT ) = kB = k · 700  k · 2100 De manera similar, si los huéspedes decidieran agregar 1, 3, 4 y 6 días, respectivamente, a los tiempos que originalmente proyectaron permanecer, entonces las cantidades de insulina requeridas serían   1 3 donde T1 =   A(T + T1 ) = AT + AT1 , 4 6 Con base en los resultados obtenidos hasta aquí, es obvio que la siguiente ecuación matricial generaliza la situación. AX = B esto es,  20 30 10

40 0 0

30 10 30

 x1    b1 10 x  10  2  = b2  x3 b3 50 x4

Explore y amplíe

293

lo cual representa el sistema lineal  20x1 + 40x2 + 30x3 + 10x4 = b1 30x1 + 10x3 + 10x4 = b2 10x + 30x3 + 50x4 = b3 1

donde xi es el número de días que el huésped i permanece en la posada y b1, b2 y b3 dan, respectivamente, el número total de unidades de insulina semilenta, lenta y ultralenta necesarias para los cuatro huéspedes durante su estancia completa en la posada. Por último, suponga una vez más que el vector T representa el número de días que cada huésped planeó permanecer originalmente en la posada. Además, suponga que el vector C proporciona el costo (en centavos) por unidad de insulina de los tres tipos, donde   9 C =  8 = matriz de costo 10 Esto es, una unidad de insulina semilenta cuesta 9 centavos, una unidad de lenta cuesta 8 centavos y una unidad de ultralenta cuesta 10 centavos. Entonces la cantidad total pagada por la posada por toda la insulina necesaria para los cuatro huéspedes es   1610 C T (AT ) = C T B = [9 8 10]  700 = [41 090] 2100 es decir, 41 090 centavos o $410.90.

Problemas 1. Suponga que el huésped 1 permanecerá en la posada por 7 días, el huésped 2 durante 10 días, el huésped 3 por 7 días y el huésped 4 por 5 días. Asuma que los requerimientos diarios de los cuatro y la matriz de costo son los mismos que los dados en el análisis anterior. Encuentre la cantidad total que la posada debe pagar por toda la insulina necesaria para los huéspedes. 2. Suponga que los requerimientos de insulina de los cuatro huéspedes ascienden a 1180 unidades de insulina semilenta, 580 de lenta y 1500 de ultralenta. Asuma que los requerimientos diarios para los cuatro huéspedes son los mismos que en el análisis anterior. Utilizando el método de la matriz inversa en una calculadora gráfica, determine la duración de la estancia de cada huésped si el número total de días para los cuatro huéspedes es de 52. 3. Suponga que los requerimientos diarios de los cuatro huéspedes y la matriz de costo son los mismos que los dados en el análisis anterior. Dada solamente la cantidad total que la posada deba pagar por toda la insulina requerida, ¿es posible determinar la duración de la estancia de cada huésped? ¿Por qué sí o por qué no?

7

Programación lineal

L

a frase programación lineal suena como algo que implica la escritura de un código para computadora. Pero aunque la programación lineal con frecuencia se realiza en computadoras, la parte de “programación” del nombre en realidad proviene de 7.2 Programación lineal la terminología militar de la era de la Segunda Guerra Mundial, durante la cual el entrenamiento, el abastecimiento y los planes de despliegue de unidades eran llamados 7.3 Soluciones óptimas múltiples programas. Cada programa era una solución a un problema de asignación de recursos. Por ejemplo, suponga que las unidades militares de un frente de combate necesitaban 7.4 Método simplex combustible diesel. Cada unidad tiene cierto número de tanques, camiones y otros vehículos; 7.5 Degeneración, soluciones cada unidad utiliza sus vehículos para realizar una misión asignada y cada misión de la unidad no acotadas y tiene alguna relación con la meta global de ganar la campaña. ¿Qué programa de distribución soluciones múltiples de combustible contribuirá mejor a la victoria global? 7.6 Variables artificiales Resolver este problema requiere de cuantificar sus diferentes elementos. Calcular el número de galones de combustible y el número de cada tipo de vehículos es fácil, como 7.7 Minimización también lo es la conversión de galones de combustible a las millas que un vehículo puede recorrer. Realizar la cuantificación de la relación entre millas por vehículo y unidades de mi7.8 Dual sión, incluye identificar las restricciones involucradas: el máximo de galones por carga Repaso del capítulo 7 que un camión tanque puede llevar, el número mínimo de millas que cada unidad debe recorrer para alcanzar su objetivo de combate, y así sucesivamente. Los factores cuantitativos EXPLORE Y AMPLÍE adicionales incluyen probabilidades, como las oportunidades de que una unidad gane un Terapias con medicamentos combate clave, si realiza maniobras a lo largo de una ruta de viaje en lugar de otra. La cuantificación de problemas complicados de la vida real con este enfoque es comy radiación petencia de la llamada investigación de operaciones. La programación lineal, una de las herramientas de investigación de operaciones más antiguas y todavía de las más importantes, se utiliza cuando un problema puede describirse utilizando ecuaciones y desigualdades que son lineales en su totalidad. 7.1

294

Desigualdades lineales con dos variables

Sección 7.1

Desigualdades lineales con dos variables

295

Objetivo

7.1 Desigualdades lineales con dos variables

Representar en forma geométrica la solución de una desigualdad lineal con dos variables y ampliar esta representación a un sistema de desigualdades lineales.

Suponga que un consumidor recibe un ingreso fijo de $60 semanales que utiliza por completo en la compra de los productos A y B. Si A cuesta $2 por kilogramo, B cuesta $3 por kilogramo y el consumidor compra x kilogramos de A y y kilogramos de B, su costo será 2x + 3y. Puesto que utiliza en su totalidad los $60, x y y deben satisfacer

2x  3y  60 (x, y   0) (x, y) (15, 10)

30

x

2x + 3y ≤ 60,

donde

x, y ≥ 0

x, y ≥ 0

(1)

Cuando se estudiaron las desigualdades con una variable en el capítulo 1, su solución se representó geométricamente por medio de intervalos sobre la recta de los números reales. Sin embargo, para una desigualdad con dos variables, como la desigualdad (1), regularmente la solución está representada por una región en el plano coordenado. Se encontrará la región correspondiente a la desigualdad (1) después de considerar a las desigualdades en general.

FIGURA 7.1 Recta de presupuesto.

Definición Una desigualdad lineal con las variables x y y puede escribirse en una de las siguientes formas: ax + by + c < 0 ax + by + c ≤ 0 ax + by + c > 0 ax + by + c ≥ 0 donde a, b y c son constantes y a y b no son ambas cero.

y y  mx  b

En forma geométrica, la solución (o gráfica) de una desigualdad lineal en x y y consiste en todos los puntos (x, y) ubicados en el plano cuyas coordenadas satisfacen dicha desigualdad. Por ejemplo, una solución de x + 3y < 20 es el punto (−2, 4), puesto que la sustitución da

y  mx  b x y  mx  b

FIGURA 7.2 Una recta no vertical determina dos semiplanos.

xa xa

xa

a

FIGURA 7.3 Una recta vertical determina dos semiplanos.

−2 + 3(4) < 20, 10 < 20,

lo cual es verdadero

Es claro que existe un número infinito de soluciones, esto es común para toda desigualdad lineal. Para considerar a las desigualdades lineales en general, primero note que la gráfica de una recta no vertical y = mx + b separa al plano en tres partes distintas (vea la figura 7.2):

1. La propia recta consiste en todos los puntos (x, y) cuyas coordenadas satisfacen la ecuación y = mx + b. 2. La región ubicada por encima de la recta consiste en todos los puntos (x, y) cuyas coordenadas satisfacen la desigualdad y > mx + b (esta región se conoce como semiplano abierto). 3. El semiplano abierto situado por debajo de la recta consiste en todos los puntos (x, y) cuyas coordenadas satisfacen la desigualdad y < mx + b.

y

0

donde

Las soluciones de esta ecuación, llamada ecuación de presupuesto, dan las posibles combinaciones de A y B que pueden comprarse con $60. La gráfica de esta ecuación es la recta de presupuesto de la figura 7.1. Observe que (15, 10) pertenece a la recta. Esto significa que si se compran 15 kg de A, entonces deben comprarse 10 kg de B para tener un costo total de $60. Por otro lado, suponga que el consumidor no necesariamente desea gastar todos los $60. En este caso, las posibles combinaciones están descritas por la desigualdad

y

20

2x + 3y = 60,

x

En la situación donde la desigualdad estricta “” se reemplaza por “≥”. Para una recta vertical x = a (vea la figura 7.3), se habla de un semiplano a la derecha (x > a) de la recta o a la izquierda (x < a). Como cualquier desigualdad lineal (con dos variables) puede expresarse en una de las formas que se han analizado y puede decirse que la solución de una desigualdad lineal debe ser un semiplano. Para aplicar estos hechos, resolvamos la desigualdad lineal 2x + y < 5

296

Capítulo 7

Programación lineal

y

y

y 5

(x0, y0) 2x  y  5

y  5  2x

5  2x0 y  5  2x

y0 5 2

x

FIGURA 7.4 Gráfica de 2x + y < 5.

En forma geométrica, la solución de una desigualdad lineal con una variable es un intervalo sobre la recta, pero la solución de una desigualdad lineal con dos variables es una región en el plano.

APL Í Q U E LO u 1. Para conseguir dinero extra, usted fabrica dos tipos de imanes para refrigeradores, tipo A y tipo B. Usted tiene un gasto inicial de arranque de $50. El costo de producción para los imanes tipo A es de $0.90 por imán y el costo de producción para el imán tipo B es de $0.70 por imán. El precio del tipo A es de $2.00 por pieza y el precio del tipo B es de $1.50 por pieza. Sea x el número de imanes tipo A y y el número de imanes tipo B que se producen y venden. Escriba una desigualdad que muestre que el ingreso es mayor que el costo. Resuelva la desigualdad y describa la región. También describa qué significa este resultado respecto de los imanes.

x0

x x

FIGURA 7.5 Análisis de un punto que satisface y < 5 − 2x.

FIGURA 7.6

Gráfica de y ≤ 5 − 2x.

Del análisis previo se sabe que la solución es un semiplano. Para encontrarlo, se inicia reemplazando el símbolo de desigualdad por un signo de igualdad y después se grafica la recta resultante, 2x + y = 5. Esto es fácil de hacer al seleccionar dos puntos sobre la recta —por ejemplo, las intersecciones de la recta con los ejes coordenados o bien otros dos puntos (x, y) que satisfagan la igualdad (25, 0) y (0, 5). (Vea la figura 7.4). Debido a que los puntos sobre la recta no satisfacen la desigualdad “ +1 2

y y

x 1 2 1 2

x

FIGURA 7.8 Gráfica de y > 2x + 1.

ADVERTENCIA

El punto donde la gráfica de y = x se interseca con la de y = −2x + 3 no está incluido en la solución. ¿Por qué? AP LÍ Q U E LO u 2. Una tienda vende dos tipos de cámara fotográfica. Para cubrir los gastos generales, debe vender al menos 50 cámaras por semana y, para satisfacer los requerimientos de la distribución, debe vender al menos el doble del tipo I que del tipo II. Escriba un sistema de desigualdades para representar la situación. Sea x el número de cámaras tipo I que el almacén vende en una semana y y el número de cámaras tipo II que vende también en una semana. Determine la región descrita por el sistema lineal de desigualdades.

Desigualdades lineales con dos variables

297

al dividir ambos lados entre −4 e invertir el sentido de la desigualdad

Mediante una recta punteada, ahora se hace el bosquejo de y = (x/2) + 1 señalando que sus intersecciones con los ejes coordenados son (0, 1) y (−2, 0). Debido a que el símbolo de la desigualdad es >, se sombrea el semiplano por debajo de la recta. Piense en el área sombreada como un tachado de los puntos que no desea. (Vea la figura 7.8). Cada punto de la región no sombreada es una solución. Ahora resuelva el problema 1 v

Sistemas de desigualdades La solución de un sistema de desigualdades consiste en todos los puntos cuyas coordenadas satisfacen de manera simultánea todas las desigualdades dadas. En forma geométrica, es la región común para todas las regiones determinadas por las desigualdades dadas. Por ejemplo, resuelva el sistema  2x + y > 3 x≥y 2y − 1 > 0 Primero, se escribe de nuevo cada desigualdad de modo que y esté aislada. Esto da el sistema equivalente  y > −2x + 3 y≤x y > 1 2

Enseguida, se hace el bosquejo de las rectas correspondientes y = −2x + 3, y = x y y = 21, usando rectas punteadas para la primera y tercera y una línea continua para la segunda. Después se sombrea la región que está por debajo de la primera recta, la región que está sobre la segunda línea y la región que está por debajo de la tercera recta. La región no sombreada (vea la figura 7.9) junto con cualquier línea continua que delimite una región son puntos comprendidos en la solución del sistema de desigualdades. EJEMPLO 3

Resolución de un sistema de desigualdades lineales

Resuelva el sistema

y ≥ −2x + 10 y ≥x−2

Solución: La solución consiste en todos los puntos que están simultáneamente sobre o por

encima de la recta y = −2x + 10 y sobre o por encima de la recta y = x − 2. Es la región no sombreada en la figura 7.10. Ahora resuelva el problema 9 v y y yx

y

1 2

y  2x  10 y x2

y  2x  3 y x 1 y 2

y  x 2 x

x y  2x  3

FIGURA 7.9 Solución de un sistema de desigualdades lineales.

y  2x  10

FIGURA 7.10 Solución de un sistema de desigualdades lineales.

298

Capítulo 7

Programación lineal

EJEMPLO 4

y

20

2x  3y   60 x 0 y 0

Encuentre la región descrita por

2x + 3y = 60 30

Solución de un sistema de desigualdades lineales  2x + 3y ≤ 60 x≥0  y≥0

Solución: Este sistema se relaciona con la desigualdad (1) del inicio de esta sección. La pri-

x

FIGURA 7.11 Solución de un sistema de desigualdades lineales.

mera desigualdad es equivalente a y ≤ − 23 x + 20. Las últimas dos desigualdades restringen la solución a los puntos que están sobre o a la derecha del eje y, y al mismo tiempo, sobre o por encima del eje x. La región deseada es la que no está sombreada en la figura 7.11. Ahora resuelva el problema 17 v

PROBLEMAS 7.1 En los problemas del 1 al 24, resuelva las desigualdades. 1. 3x + 4y > 2 3. 3x − 5y ≤ 11 5. −x ≤ 2y − 4

7. 3x + y < 0 3x − 2y < 6 9. x − 3y > 9 11. 13. 15. 17.

19. 21.

23.

2x + 3y ≤ 6 x≥0

2x + y ≤ 10 x+y ≤5

2x − 2 ≥ y 2x ≤ 3 − 2y  x − y > 4 x −5  y < 2x + 4 x ≥ −2 y < 1   x+y>1 3x − 5 ≤ y  y < 2x  3x + y ≤6   x+y≤4 x≥0   y≥0

2. 3x − 2y ≥ 12 4. y > 6 − 2x 6. 3x + 5y ≥ 12

8. 5x + 2y < 76 2x + 3y > −6 10. 3x − y < 6 12. 14. 16. 18.

20. 22.

24.

2y − 3x < 6 xx  5y − 2x ≤ 10 4x − 6y ≤ 12  y≥0

Si un consumidor no quiere gastar más de P en la compra de las cantidades x y y de dos productos que tienen precios de p1 y p2 por unidad, respectivamente, entonces p1x + p2y ≤ P, donde x, y ≥ 0. En los problemas 25 y 26, encuentre geométricamente las posibles combinaciones de dichas compras determinando la solución de este sistema para los valores dados de p1, p2 y P. 26. p1 = 7, p2 = 3, P = 25. 25. p1 = 6, p2 = 4, P = 20. 27. Si un fabricante desea comprar un total de no más de 100 libras de producto Z de los proveedores A y B, establezca un sistema de desigualdades que describa las combinaciones posibles de las cantidades que pueden comprarse a cada proveedor. Haga el bosquejo de la solución en el plano de coordenadas. 28. Manufactura La compañía Cherry produce dos modelos de computadoras portátiles: el modelo Bing de 8.9 pulgadas y el modelo Lambert de 10.1 pulgadas. Sea x el número de modelos Bing y y el número de modelos Lambert producidos a la semana en la fábrica Halifax. Si la fábrica puede producir semanalmente a lo más 750 modelos Bing y Lambert en forma combinada, escriba las desigualdades que describen esta situación. 29. Manufactura Una compañía de sillas produce dos modelos de silla. El modelo Secuoya requiere 3 horas de trabajo para ensamblarlo y 21 hora de trabajo para pintarlo. El modelo Saratoga requiere 2 horas de trabajo para ensamblarlo y 1 hora de trabajo para pintarlo. El número máximo de horas de trabajo disponibles para ensamblar sillas es de 240 por día y el máximo de horas de trabajo disponibles para pintar sillas es de 80 diarias. Escriba un sistema de desigualdades lineales para describir la situación. Sea x el número de modelos Secuoya producidos en un día y y el número de modelos Saratoga producidos en un día. Determine la región descrita por este sistema de desigualdades lineales.

Objetivo

7.2 Programación lineal

Establecer la naturaleza de un problema de programación lineal, introducir la terminología asociada y resolverlo geométricamente.

Algunas veces se desea maximizar o minimizar una función sujeta a algunas restricciones en el dominio natural de una función. Es importante recordar del capítulo 2 que el dominio de una función f : X −→ Y, es el conjunto de todas las x presentes en X para las que la regla f está definida, si no existen instrucciones específicas que lo modifiquen. Pero también se vio, en el capítulo 2, que con frecuencia se desean restringir los valores de x más allá de lo matemáticamente necesario para captar los aspectos de un problema práctico. Por ejemplo, a menudo los precios deben ser números no negativos y las cantidades deben ser enteros no negativos. Los problemas presentados en este capítulo incluyen condiciones adicionales en el dominio, llamadas restricciones, las cuales en este capítulo se establecerán como desigualdades lineales en el sentido que se estudió en la última sección. Por ejemplo,

Sección 7.2

ADVERTENCIA

Este uso de la palabra lineal es todavía más restringido de lo que se ha empleado hasta ahora. Tenga en cuenta que no se tiene un término constante (distinto de cero) en P.

ADVERTENCIA

En el estudio de la programación lineal se usa una gran cantidad de terminología, por lo que se recomienda dominarla en cuanto sea introducida.

Programación lineal

299

un fabricante puede desear maximizar una función de utilidad sujeta a las restricciones de producción impuestas por las limitaciones en el uso de maquinaria y mano de obra, donde esta última se encuentra determinada por desigualdades lineales. Ahora se considerará cómo resolver tales problemas cuando la función que será maximizada o minimizada es lineal. Una función lineal en x y y tiene la forma P = P (x, y) = ax + by

donde a y b son constantes. En primer lugar, debe señalarse que una función lineal en x y y sólo es una función de dos variables, como las presentadas en la sección 2.8, y que el dominio natural para tal función es el conjunto (−∞, ∞) × (−∞, ∞) de todos los pares ordenados (x, y) con x y y en (−∞, ∞). Sin embargo, dado el tipo de aplicaciones que se tienen en mente, el dominio se restringe de inmediato a [0, ∞) × [0, ∞), lo cual significa que inmediatamente se restringe a x ≥ 0 y y ≥ 0. Pronto se darán ejemplos de restricciones lineales adicionales que aparecen en lo que se denomina problemas de programación lineal. En un problema de programación lineal, la función que debe ser maximizada o minimizada se llama función objetivo. Su dominio se define como el conjunto de soluciones del sistema de restricciones lineales dadas en el problema. Al conjunto de todas las soluciones del sistema de restricciones lineales se le llama conjunto de puntos factibles. Por lo general, existe un número infinito de puntos factibles (puntos en el dominio), pero el objetivo del problema es encontrar un punto que optimice el valor de la función objetivo. Optimizar es maximizar o bien minimizar, dependiendo de la naturaleza del problema. Ahora se dará un enfoque geométrico de la programación lineal. En la sección 7.4 se presentará un enfoque matricial que permitirá trabajar con más de dos variables y, por lo tanto, con mayor variedad de problemas. Considere el problema siguiente. Una compañía produce dos tipos de abrelatas, manuales y eléctricos. Cada uno requiere para su fabricación del uso de tres máquinas, A, B y C. En la tabla 7.1 se proporciona la información relacionada con la fabricación de estos abrelatas. Cada abrelatas manual requiere del uso de la máquina A durante 2 horas, de la máquina B por 1 hora y de la máquina C otra hora. Un abrelatas eléctrico requiere 1 hora de la máquina A, 2 horas de la B y 1 hora de la C. Además, suponga que el número máximo de horas disponibles por mes para el uso de las máquinas A, B y C es de 180, 160 y 100, respectivamente. La utilidad por cada abrelatas manual es de $4 y por cada eléctrico de $6. Si la compañía vende todos los abrelatas que puede producir, ¿cuántos de cada tipo debe producir con el fin de maximizar la utilidad mensual? Tabla 7.1 Manual

Eléctrico

Horas disponibles

A

2 hr

1 hr

180

B

1 hr

2 hr

160

C

1 hr

1 hr

100

Utilidad por unidad

$4

$6

Para resolver el problema, considere que x y y denotan el número de abrelatas manuales y eléctricos, respectivamente, fabricados en un mes. Como el número de artículos producidos no es negativo, x≥0

y

y≥0

Para la máquina A, el tiempo necesario para trabajar en x abrelatas manuales es 2x horas y el tiempo para trabajar en y abrelatas eléctricos es 1y horas. La suma de estos tiempos no puede ser mayor que 180, de modo que 2x + y ≤ 180

De manera similar, las restricciones para las máquinas B y C dan x + 2y ≤ 160

y

x + y ≤ 100

300

Capítulo 7

Programación lineal y (Eléctrico)

160

2x  y  180

120 x  y  100 80 E A 40 Región factible D 0

40

x  2y  160 B C 80

FIGURA 7.12

120

160

x (Manual)

Región factible.

La utilidad es una función de x y y, está dada por la función de utilidad P = 4x + 6y En resumen, se desea maximizar la función objetivo P = 4x + 6y sujeta a las condiciones de que x y y deben ser soluciones del sistema de restricciones:  2x + y ≤ 180       x + 2y ≤ 160 x + y ≤ 100     x≥0   y≥0

(1) (2) (3) (4) (5) (6)

Por lo tanto, se tiene un problema de programación lineal. Las restricciones (5) y (6) se llaman condiciones de no negatividad. La región que satisface de manera simultánea las restricciones (2) a (6) no está sombreada en la figura 7.12. Cada punto de esta región representa un punto factible y al conjunto de todos los puntos factibles se le llama región factible. Así, región factible es sólo otra terminología útil para denominar el dominio de la función objetivo en el contexto de los problemas de programación lineal. Aunque existe un número infinito de puntos factibles, debe encontrarse uno en el que la función objetivo asuma un valor máximo. Como la función objetivo, P = 4x + 6y, es equivalente a P 2 y=− x+ 3 6 define una familia de rectas paralelas, para cada posible valor de P, cada una con pendiente de −2/3 e intersección y (0, P/6). Por ejemplo, si P = 600, entonces se obtiene la recta 2 y = − x + 100 3 que se muestra en la figura 7.13. Esta recta, llamada línea de isoutilidad, es ejemplo de una curva de nivel como las presentadas en la sección 2.8. Ésta proporciona todas las combinaciones posibles (x, y) con las que se obtiene la utilidad, $600. Observe que esta línea de isoutilidad no tiene puntos en común con la región factible, mientras que la línea de isoutilidad para P = 300 tiene un número infinito de puntos en común con la región factible. Ahora se buscará un elemento de la familia de rectas paralelas que tenga un punto factible y cuyo valor de P sea máximo. Éste será la recta cuya intersección y sea la más lejana del origen

Sección 7.2

Programación lineal

301

y P  600 ( y   23 x  100)

100 80

Recta de utilidad máxima

E

Rectas de isoutilidad

A 40 B

P  300 D 40 0

C 80

FIGURA 7.13

120

160

x

Rectas de isoutilidad y región factible.

(lo que da un valor máximo de P) y que al mismo tiempo tenga al menos un punto en común con la región factible. No es difícil observar que tal recta contendrá al vértice A. Cualquier recta de isoutilidad con una utilidad mayor no contendrá puntos de la región factible. A partir de la figura 7.12, observamos que A pertenece a las rectas x + y = 100 y x + 2y = 160. Así, sus coordenadas pueden hallarse resolviendo el sistema x + y = 100 x + 2y = 160

Esto da x = 40 y y = 60. Sustituyendo estos valores en P = 4x + 6y, se encuentra que la utilidad máxima sujeta a las restricciones es de $520, la cual se obtiene al producir 40 abrelatas manuales y 60 eléctricos cada mes. Cuando una región factible puede estar contenida dentro de un círculo, como la región de la figura 7.13, se denomina región factible acotada. De otra manera es no acotada. Cuando una región factible contiene al menos un punto, se dice que es no vacía; en caso contrario es vacía. Así, la región de la figura 7.13 es una región factible acotada no vacía. Puede demostrarse que: Una función lineal definida sobre una región factible acotada no vacía tiene un valor máximo (mínimo) que puede hallarse en un vértice. Este enunciado proporciona una forma de encontrar una solución óptima sin tener que dibujar las rectas de isoutilidad, como se hizo antes. Basta con evaluar la función objetivo en cada uno de los vértices de la región factible y después seleccionar un vértice en el que la función sea óptima. Por ejemplo, en la figura 7.13 los vértices son A, B, C, D y E. Se encuentra, como antes, que A es (40, 60). Para encontrar B, a partir de la figura 7.12 observamos que debe resolverse de manera simultánea 2x + y = 180 y x + y = 100. Esto da el punto B = (80, 20). De manera similar, se obtienen todos los siguientes vértices: A = (40, 60) B = (80, 20) C = (90, 0) D = (0, 0) E = (0, 80)

Ahora se evalúa la función objetivo P = 4x + 6y en cada uno de los puntos: P(A) = 4(40) + 6(60) = 520

P(B) = 4(80) + 6(20) = 440

P(C) = 4(90) + 6(0) = 360

P(D) = 4(0) + 6(0) = 0

P(E) = 4(0) + 6(80) = 480

Así, P tiene un valor máximo de 520 en A, donde x = 40 y y = 60.

302

Capítulo 7

Programación lineal

La solución óptima para un problema de programación lineal está dada por el valor óptimo de la función objetivo que corresponde al punto donde ocurre dicho valor. y

EJEMPLO 1

Resolución de un problema de programación lineal

Maximice la función objetivo P = 3x + y sujeta a las restricciones

8

2x + y ≤ 8

2x  y  8

2x + 3y ≤ 12

A  (0, 0) B  (4, 0) C  (3, 2) D  (0, 4)

4 D

y≥0

2x  3y  12

C B

A

x≥0

4

Solución: En la figura 7.14 la región factible es no vacía y acotada. Así que P es máxima x

6

FIGURA 7.14 A, B, C y D son puntos vértice de la región factible.

en uno de los cuatro vértices. Las coordenadas de A, B y D son evidentes por inspección. Para determinar las coordenadas de C, resolvemos de manera simultánea las ecuaciones 2x + y = 8 y 2x + 3y = 12, que dan x = 3, y = 2. Así, A = (0, 0) B = (4, 0) C = (3, 2)

Evaluando P en estos puntos, se obtiene

D = (0, 4)

P(A) = 3(0) + 0 = 0

P(B) = 3(4) + 0 = 12

P(C) = 3(3) + 2 = 11

P(D) = 3(0) + 4 = 4

De modo que el valor máximo de P, sujeto a las restricciones, sea 12 y ocurra cuando x = 4 y y = 0.

Ahora resuelva el problema 1 v

Región factible vacía El ejemplo siguiente ilustra una situación en la que no existe solución óptima. y

EJEMPLO 2

Minimice la función objetivo Z = 8x − 3y sujeta a las restricciones

x  3y  21 7 5

−x + 3y = 21

Región factible vacía

x+y ≤ 5

xy5 5

FIGURA 7.15

Región factible vacía

x

Región factible vacía.

x≥0

y≥0

Solución: Observe que la primera restricción, −x + 3y = 21, es una igualdad. En la fi-

gura 7.15 se muestra la parte de las rectas −x + 3y = 21 y x + y = 5 para las cuales x ≥ 0 y y ≥ 0. Un punto factible (x, y) debe tener x ≥ 0 y y ≥ 0, además debe estar sobre la recta superior y sobre o por debajo de la recta inferior (porque y ≤ 5 − x). Sin embargo, no existen tales puntos. De modo que la región factible está vacía y, por lo tanto, este problema no tiene solución óptima. Ahora resuelva el problema 5 v La situación del ejemplo 2 puede hacerse más general: Siempre que la región factible de un problema de programación lineal esté vacía, no existe solución óptima.

Sección 7.2

Programación lineal

303

Región factible no acotada Suponga que la región factible está definida por: y=2 x≥0 Z≥0

Esta región es la parte de la recta horizontal y = 2 indicada en la figura 7.16. Como la región no puede estar contenida dentro de un círculo, es no acotada. Considere maximizar Z=x+y

sujeta a las restricciones precedentes. Como y = 2, entonces Z = x + 2. Es claro que cuando x aumenta sin límite, lo hace también Z. Por lo tanto, ningún punto factible maximiza Z, de modo que no existe solución óptima. En este caso, se dice que la solución es “no acotada”. Por otra parte, suponga que se quiere minimizar Z = x + y sobre la misma región. Como Z = x + 2, será mínima cuando x sea lo más pequeña posible, esto es, cuando x = 0. Esto da un valor mínimo de Z = x + y = 0 + 2 = 2, y la solución óptima es el vértice (0, 2). y Zxyx2 Z2

Z  10

Región factible no acotada

(0, 2) Z6 4

FIGURA 7.16

Z  14 8

12

x

Región factible no acotada en la que Z no tiene máximo.

En general, puede demostrarse que: Si una región factible es no acotada, y si la función objetivo tiene un valor máximo (o mínimo), entonces el valor ocurre en un vértice.

EJEMPLO 3

Región factible no acotada

Un agricultor va a comprar fertilizante que contiene tres nutrientes: A, B y C. Los mínimos necesarios son 160 unidades de A, 200 unidades de B y 80 unidades de C. En el mercado existen dos marcas muy aceptadas de fertilizantes. Crece Rápido cuesta $8 una bolsa, contiene 3 unidades de A, 5 unidades de B y 1 unidad de C. Crece Fácil cuesta $6 cada bolsa y contiene 2 unidades de cada nutrimento. Si el agricultor desea minimizar el costo mientras se satisfacen los requerimientos de nutrimentos, ¿cuántas bolsas de cada marca debe comprar? La información se resume como sigue: Crece Rápido

Crece Fácil

Unidades requeridas

A

3 unidades

2 unidades

160

B

5 unidades

2 unidades

200

C

1 unidad

2 unidades

80

Costo por bolsa

$8

$6

Solución: Sea x el número de bolsas de Crece Rápido que se comprarán y y el número de

bolsas de Crece Fácil que también se comprarán. Entonces, se desea minimizar la función de costo C = 8x + 6y (7)

304

Capítulo 7

Programación lineal

sujeta a las restricciones 3x + 2y ≥ 160

(8)

x + 2y ≥ 80

(10)

y≥0

(12)

(9)

5x + 2y ≥ 200

(11)

x≥0

La región factible que satisface las restricciones (8) a (12) no está sombreada en la figura 7.17, junto con las rectas de isocosto para C = 400 y C = 600. La región factible es no acotada.

y (Crece Fácil)

120

S C  600 5x  2y  200 80

Líneas de isocosto

R

C  400 40

3x  2y  160 Q

x  2y  80 P

40

FIGURA 7.17

80

x (Crece Rápido)

Costo mínimo en el vértice Q de la región factible no acotada.

El miembro de la familia de rectas C = 8x + 6y que da un costo mínimo, sujeto a las restricciones, interseca a la región factible en el vértice Q. Aquí se elige la línea de isocosto cuya intersección con el eje y fue más cercana al origen y tiene al menos un punto en común con la región factible. Las coordenadas de B se encuentran al resolver el sistema 3x + 2y = 160 x + 2y = 80

Por lo tanto, x = 40 y y = 20 dan un costo mínimo de $440. El agricultor debe comprar 40 bolsas de Crece Rápido y 20 de Crece Fácil. Ahora resuelva el problema 15 v En el ejemplo 3, se encuentra que la función C = 8x + 6y tiene un valor mínimo en un vértice de la región factible no acotada. Por otra parte, suponga que se quiere maximizar C en esa región y para ello se considera la opción de evaluar C en todos los vértices. Estos puntos son: P = (80, 0) Q = (40, 20) R = (20, 50) S = (0, 100)

Sección 7.2

Programación lineal

305

de lo cual se obtiene C(P) = 8(80) + 6(0) = 640

C(Q) = 8(40) + 6(20) = 440

C(R) = 8(20) + 6(50) = 460

ADVERTENCIA

Cuando se trabaja con una región factible no acotada, no se concluye simplemente que una solución óptima existe en un vértice, puesto que podría no haber solución óptima.

C(S) = 8(0) + 6(100) = 600

Una conclusión apresurada sería que el valor máximo de C es 640. Esto es falso. No existe valor máximo porque las líneas de isocosto con valores arbitrariamente grandes de C intersecan a la región factible.

PROBLEMAS 7.2 1. Maximizar

2x − y ≤ 2 P = 5x + 7y

sujeta a

x, y ≥ 0

6. Minimizar Z = 20x + 30y

2x + 3y ≤ 45 x − 3y ≥ 2

2. Maximizar sujeta a

sujeta a 2x + y ≤ 10

x, y ≥ 0

3x + 4y ≤ 24

P = 3x + 2y

8x + 7y ≥ 56

x + y ≤ 70

x + 3y ≤ 240

x, y ≥ 0 7. Minimizar

x + 3y ≤ 90 3. Maximizar

x, y ≥ 0

C = 5x + y sujeta a 2x − y ≥ −2

Z = 4x − 6y

4x + 3y ≤ 12

sujeta a

x − y = −1

y≤7

3x − y ≤ 3 x+y ≥ 5

4. Minimizar

x, y ≥ 0

x, y ≥ 0 8. Maximizar Z = 0.4x − 0.2y sujeta a 2x − 5y ≥ −3

Z =x+y

2x − y ≤ 5

sujeta a

3x + y = 6

x−y ≥ 0

4x + 3y ≥ 12

9x + 11y ≤ 99 x≤8

5. Maximizar

x, y ≥ 0 Z = 4x − 10y

sujeta a x − 4y ≥ 4

x, y ≥ 0 9. Minimizar C = 3x + 2y sujeta a 2x + y ≥ 5 3x + y ≥ 4 x + 2y ≥ 3 x, y ≥ 0

306

Capítulo 7

Programación lineal

15. Formulación de dieta Una dieta debe contener al menos 16 unidades de carbohidratos y 20 de proteínas. El alimento A contiene 2 unidades de carbohidratos y 4 de proteínas; el alimento B contiene 2 unidades de carbohidratos y una unidad de proteínas. Si el alimento A cuesta $1.20 por unidad y el B $0.80 por unidad, ¿cuántas unidades de cada alimento deben comprarse para minimizar el costo? ¿Cuál es el costo mínimo? 16. Nutrientes en fertilizantes Un agricultor comprará fertilizantes que contienen tres nutrientes: A, B y C. Los requerimientos mínimos semanales de éstos son 80 unidades de A, 120 de B y 240 de C. Existen dos mezclas de fertilizantes de gran aceptación en el mercado. La mezcla I cuesta $8 por bolsa y contiene 2 unidades de A, 6 de B y 4 de C. La mezcla II cuesta $10 por bolsa, con 2 unidades de A, 2 de B y 12 de C. ¿Cuántas bolsas de cada mezcla debe comprar el agricultor a la semana para minimizar el costo de satisfacer sus requerimientos de nutrientes?

10. Minimizar C = 2x + 2y

sujeta a

x + 2y ≥ 80

3x + 2y ≥ 160

5x + 2y ≥ 200 x, y ≥ 0

11. Maximizar Z = 10x + 2y

sujeta a

x + 2y ≥ 4

x − 2y ≥ 0

x, y ≥ 0

12. Minimizar Z = −2x + y

sujeta a

17. Extracción de minerales Una compañía extrae minerales de dos menas. El número de libras de los minerales A y B que pueden extraerse por cada tonelada de las menas I y II se dan en la tabla siguiente junto con los costos por tonelada de las menas:

x≥2

3x + 5y ≥ 15

x − y ≥ −3

Mena I

Mena II

Mineral A

80 lb

160 lb

Mineral B

140 lb

40 lb

Costo por tonelada

$60

x, y ≥ 0

13. Producción para utilidad máxima Un fabricante de juguetes prepara un programa de producción para dos nuevos juguetes, camiones y perinolas, con base en la información concerniente a sus tiempos de producción dados en la tabla que sigue: Máquina A

Máquina B

Acabado

Camión

2 hr

3 hr

5 hr

Perinola

1 hr

1 hr

1 hr

Por ejemplo, cada camión requiere de 2 horas en la máquina A. Las horas disponibles empleadas por semana son: para operación de la máquina A, 80 horas; para la B, 50 horas; para acabado, 70 horas. Si las utilidades obtenidas por cada camión y cada perinola son de $7 y $2, respectivamente, ¿cuántos juguetes de cada tipo debe producir por semana el fabricante con el fin de maximizar la utilidad? ¿Cuál es esta utilidad máxima? 14. Producción para utilidad máxima Un fabricante produce dos tipos de reproductores de video: Vista y Xtreme. Para su producción, los aparatos requieren del uso de dos máquinas, A y B. El número de horas necesarias para ambos está indicado en la tabla siguiente:

Vista

Xtreme

Máquina A

Máquina B

1 hr

2 hr

3 hr

2 hr

Si cada máquina puede utilizarse 24 horas por día y las utilidades en los modelos Vista y Xtreme son de $50 y $80, respectivamente, ¿cuántos reproductores de cada tipo deben producirse por día para obtener una utilidad máxima? ¿Cuál es la utilidad máxima?

$80

Si la compañía debe producir al menos 4000 lb de A y 2000 lb de B, ¿cuántas toneladas de cada mena deben procesarse con el objetivo de minimizar el costo? ¿Cuál es el costo mínimo? 18. Programación de producción Una compañía petrolera que tiene dos refinerías necesita al menos 8000, 14 000 y 5000 barriles de petróleo de grados bajo, medio y alto, respectivamente. Cada día, la refinería I produce 2000 barriles de grado bajo, 3000 barriles de grado medio y 1000 barriles de grado alto, mientras que la refinería II produce 1000 barriles de cada uno de los grados alto y bajo y 2000 barriles de petróleo de grado medio. Si operar la refinería I cuesta $25 000 por día y operar la refinería II $20 000 diarios, ¿cuántos días debe operarse cada refinería para satisfacer los requerimientos de producción a un costo mínimo? ¿Cuál es el costo mínimo? (Suponga que existe un costo mínimo). 19. Costo de construcción Una compañía química está diseñando una planta para producir dos tipos de polímeros, P1 y P2. La planta debe tener una capacidad de producción de al menos 100 unidades de P1 y 420 unidades de P2 cada día. Existen dos posibles diseños para las cámaras principales de reacción que se incluirán en la planta. Cada cámara de tipo A cuesta $600 000 y es capaz de producir 10 unidades de P1 y 20 unidades de P2 por día; el tipo B es un diseño más económico, cuesta $300 000 y es capaz de producir 4 unidades de P1 y 30 unidades de P2 por día. Debido a los costos de operación, es necesario tener al menos cuatro cámaras de cada tipo en la planta. ¿Cuántas cámaras de cada tipo deben incluirse para minimizar el costo de construcción y satisfacer el programa de producción requerido? (Suponga que existe un costo mínimo).

Sección 7.3

20. Control de la contaminación Debido a nuevas reglamentaciones federales sobre contaminación, una compañía química ha introducido en sus plantas un nuevo y más caro proceso con el fin de complementar o reemplazar un proceso anterior para la fabricación de un producto químico en particular. El proceso anterior descarga 25 gramos de dióxido de carbono y 50 gramos de partículas a la atmósfera por cada litro de producto químico producido. El nuevo proceso descarga 15 gramos de dióxido de carbono y 40 gramos de partículas a la atmósfera por cada litro producido. La compañía obtiene una utilidad de $0.40 y $0.15 (centavos) por litro en los procesos anterior y nuevo, respectivamente. Si el gobierno le permite a la planta descargar no más de 12 525 gramos de dióxido de carbono y no más de 20 000 gramos de partículas a la atmósfera cada día, ¿cuántos litros de producto químico deben producirse diariamente, por cada uno de los procesos, para maximizar la utilidad diaria? ¿Cuál es la máxima utilidad diaria?

Soluciones óptimas múltiples

307

2x + 8y ≥ 300

2x + 8y ≤ 1900 x ≤ 300 y ≤ 200

x, y ≥ 0

(c) Encuentre los valores de x y y que maximizan a D. En los problemas 22 a 25, redondee sus respuestas a dos decimales. 22. Maximizar sujeta a

Z = 4x + y 6x + 2y ≤ 12 2x + 3y ≥ 6

x, y ≥ 0

23. Maximizar

Z = 14x − 3y sujeta a

21. Descuento en la construcción El departamento de carreteras ha decidido añadir exactamente 300 kilómetros de carreteras y exactamente 200 de autopistas a su sistema carretero en este año. El precio estándar para construcción de caminos es de $2 millones por kilómetro de carretera y de $8 millones por kilómetro de autopista. Sólo dos contratistas, las compañías A y B, pueden realizar esta clase de construcción, así que los 500 km de camino deben ser construidos por estas compañías. Sin embargo, la compañía A puede construir a lo más 400 km de camino (carretera y autopista) y la compañía B puede construir a lo más 300 km. Por razones políticas, a cada compañía debe adjudicársele un contrato de al menos $300 millones (antes de descuentos). La compañía A ofrece un descuento de $2000 por kilómetro de carretera y de $6000 por kilómetro de autopista; la compañía B ofrece un descuento de $3000 por kilómetro de carretera y $5000 por kilómetro de autopista. (a) Si x y y representan el número de kilómetros de carretera y autopista, respectivamente, adjudicados a la compañía A, demuestre que el descuento total recibido a partir de ambas compañías está dado por D = 1900 − x + y

donde D está en miles. (b) El departamento de carreteras desea maximizar el descuento total, D. Demuestre que este problema es equivalente al problema de programación lineal dado a continuación, detallando exactamente cómo surgen las primeras seis restricciones: sujeta a

Maximizar D = 1900 − x + y x + y ≤ 400

y ≥ 12.5 − 4x y ≤ 9.3 − x

y ≥ 4.7 + 0.8x

24. Minimizar

x, y ≥ 0

Z = 5.1y − 3.5x sujeta a 7.5x + 2y ≥ 35

2.5x + y ≤ 7.4

0.6x − y ≥ −0.8 x, y ≥ 0

25. Minimizar Z = 17.3x − 14.4y sujeta a 0.73x − y ≤ −2.4 1.22x − y ≥ −5.1

0.45x − y ≥ −12.4 x, y ≥ 0

x + y ≥ 500

Objetivo

7.3 Soluciones óptimas múltiples1

Considerar situaciones en las que los problemas de programación lineal tienen más de una solución óptima.

A veces una función objetivo alcanza su valor óptimo en más de un punto factible, en cuyo caso se dice que existen soluciones óptimas múltiples. Esto se ilustrará en el ejemplo 1. 1

Esta sección puede omitirse.

308

Capítulo 7

Programación lineal

APL Í Q U E LO u 3. Suponga que un distribuidor de televisores tiene los almacenes A y B y las bodegas C y D. El costo de enviar un televisor de C a A es de $18, de C a B de $9, de D a A es de $24 y de D a B es de $15. Suponga que el almacén A ordena 25 televisores y el almacén B 30. También suponga que la bodega C tiene 45 televisores y la bodega D tiene 40 televisores disponibles. Determine la mejor manera de minimizar costos y encuentre el costo mínimo. (Sugerencia: Sea x el número de televisores enviados de C a A y y el número de televisores enviados de C a B. Entonces 25 − x es el número de televisores enviados de D a A y 30 − y el número de televisores enviados de D a B).

EJEMPLO 1

Soluciones óptimas múltiples

Maximice Z = 2x + 4y sujeta a las restricciones x − 4y ≤ −8

x + 2y ≤ 16 x, y ≥ 0

y

Z  40 x  4y  8

8 C B 2

x  2y  16

A Z  20 10

0

16

x

FIGURA 7.18 Z = 2x + 4y se maximiza en cada punto del segmento de recta BC .

Solución: La región factible aparece en la figura 7.18. Como la región no está vacía y es

acotada, Z tiene valor máximo en un vértice. Los vértices son A = (0, 2), B = (8, 4) y C = (0, 8). Al evaluar la función objetivo en: se obtiene

A = (0, 2)

B = (8, 4) C = (0, 8)

Z(A) = 2(0) + 4(2) = 8

Z(B) = 2(8) + 4(4) = 32

Z(C) = 2(0) + 4(8) = 32

Así, el valor máximo de Z sobre la región es 32 y ocurre en dos vértices, B y C. De hecho, este valor máximo también ocurre en todos los puntos ubicados sobre el segmento de recta que une los puntos B y C, por la siguiente razón. Cada miembro de la familia de rectas Z = 2x + 4y tiene pendiente de −21. Además, la recta de la restricción x + 2y = 16, que contiene a B y C, también tiene pendiente de −21 y, por consiguiente, es paralela a cada miembro de Z = 2x + 4y. La figura 7.18 muestra rectas para Z = 20 y Z = 40. Observe que el miembro de la familia que maximiza Z contiene no sólo a B y C, sino también a todos los puntos del segmento de recta BC . Por esta razón, tiene un número infinito de puntos en común con la región factible. De modo que este problema de programación lineal tiene un número infinito de soluciones óptimas. De hecho, puede mostrarse que Si (x1, y1) y (x2, y2) son dos vértices en los cuales la función objetivo es óptima, entonces la función también será óptima en todos los puntos (x, y) donde x = (1 − t)x1 + tx2

y

y = (1 − t)y1 + ty2

0≤t≤1

Sección 7.4

Método simplex

309

En este caso, si (x1, y1) = B = (8, 4) y (x2, y2) = C = (0, 8), entonces Z es máximo en cualquier punto (x, y), donde x = (1 − t)8 + t · 0 = 8(1 − t) y = (1 − t)4 + t · 8 = 4(1 + t) para 0 ≤ t ≤ 1

Estas ecuaciones dan las coordenadas de cualquier punto situado sobre el segmento de recta BC . En particular, si t = 0, entonces x = 8 y y = 4, lo cual da el vértice B = (8, 4). Si t = 1, se obtiene el vértice C = (0, 8). El valor t = 21 da el punto (4, 6). Observe que en (4, 6), Z = 2(4) + 4(6) = 32, que es el valor máximo de Z. Ahora resuelva el problema 1 v

PROBLEMAS 7.3 3. Maximizar

1. Minimizar Z = 6x + 14y sujeta a

sujeta a

2x + 3y ≤ 12

14x + 7y ≥ 43

x + 5y ≤ 8

3x + 7y ≥ 21 −x + y ≥ −5 2. Maximizar

x, y ≥ 0 Z = 2x + 2y

sujeta a 2x − y ≥ −4 x − 2y ≤ 4 x+y = 6 x, y ≥ 0

Z = 14x + 21y

x, y ≥ 0

4. Minimizar costo Suponga que un vendedor de automóviles tiene salas de exhibición en Atherton y Berkeley y bodegas en Concord y Dublín. El costo de enviar un automóvil de Concord a Atherton es de $60, de Concord a Berkeley de $45, de Dublín a Atherton de $50 y de Dublín a Berkeley de $35. Suponga que la sala de exhibición de Atherton ordena siete automóviles y la sala de exhibición de Berkeley ordena cuatro. También suponga que en Concord la bodega tiene seis automóviles y que en Dublín hay ocho automóviles disponibles. Encuentre la mejor manera de minimizar el costo y determine el costo mínimo. (Sugerencia: Sea x el número de automóviles enviados de Concord a Atherton y y el número de automóviles enviados de Concord a Berkeley. Entonces 7 − x es el número de automóviles enviados de Dublín a Atherton y 4 − y es el número de automóviles enviados de Dublín a Berkeley).

Objetivo

7.4 Método simplex

Mostrar cómo se utiliza el método simplex para resolver un problema de programación lineal estándar. Este método le permitirá resolver problemas que no pueden resolverse de manera geométrica.

Hasta ahora, se han resuelto problemas de programación lineal por un método geométrico. Este método no resulta práctico cuando el número de variables aumenta a tres y, desde luego, no es posible usarlo si las variables son más de tres. Ahora se verá una técnica diferente —el método simplex— cuyo nombre está ligado, en estudios más avanzados, a un objeto geométrico al que se denomina simplex. El método simplex empieza con una solución factible y prueba si el valor de la función objetivo es o no óptimo. Si no lo es, con este método se procede a obtener una solución mejor. Se dice “mejor” en el sentido de que la nueva solución esté más cerca de la optimización de la función objetivo.2 Si esta nueva solución no es óptima, entonces se repite el procedimiento. En algún momento, el método simplex conduce a una solución óptima, si es que existe. Además de ser eficiente, el método simplex tiene otras ventajas. Es completamente mecánico. Utiliza matrices, operaciones elementales con renglones y aritmética básica. Además, no es necesario dibujar gráficas; esto permite resolver problemas de programación lineal que tengan cualquier número de restricciones y variables. 2 En la mayoría de los casos es cierto. Sin embargo, en algunas situaciones la nueva solución puede ser “tan buena” como

la previa. El ejemplo 2 ilustrará esto.

310

Capítulo 7

Programación lineal

En esta sección, sólo se considerarán los llamados problemas estándar de programación lineal. Éstos pueden expresarse en la forma siguiente. Problema estándar de programación lineal

Maximizar la función lineal Z = c1x1 + c2x2 + ∙ ∙ ∙ + cnxn sujeta a las restricciones  a11 x1 + a12 x2 + · · · + a1n xn ≤ b1    a21 x1 + a22 x2 + · · · + a2n xn ≤ b2    · · · · · · · ·    · · · ·    am1 x1 + am2 x2 + · · · + amn xn ≤ bm

(1)

donde x1, x2, …, xn y b1, b2, …, bm son no negativas.

Resulta útil formular el problema en notación matricial de manera que su estructura sea más fácil de recordar. Sean   x1  x2     ·  y X=  C = c1 c2 · · · cn  ·   ·  xn

Entonces la función objetivo puede escribirse como Z = CX

Ahora, si se escribe 

a11  a21   · A=  ·  · am1

 a12 · · · a1n a22 · · · a2n   · ·   · ·  · ·  am2 · · · amn

y



 b1  b2     ·  B=   ·   ·  bm

entonces es posible decir que un problema de programación lineal es aquél que puede ponerse en la forma ADVERTENCIA

Observe que B ≥ 0 es una condición que rige sobre los datos del problema y no una constante impuesta sobre la variable X.

El procedimiento que se sigue aquí será descrito más adelante en esta sección.

Maximizar sujeta a donde

Z = CX

AX ≤ B X ≥0

B≥0

(Las desigualdades matriciales deben entenderse como igualdades de matrices. Las comparaciones se refieren a matrices del mismo tamaño y la desigualdad se requiere para contener todas las entradas correspondientes). En las secciones 7.6 y 7.7 se estudiarán otros tipos de problemas de programación lineal. Observe que un punto factible para un problema estándar de programación lineal siempre es x1 = 0, x2 = 0, …, xn = 0 y que en este punto factible el valor de la función Z es 0. Ahora se aplicará el método simplex al problema del ejemplo 1 de la sección 7.2, que puede escribirse como

Sección 7.4

Método simplex

311

maximizar Z = 3x1 + x2

sujeta a las restricciones y y

2x1 + x2 ≤ 8

(2)

2x1 + 3x2 ≤ 12

(3)

x1 ≥ 0,

x2 ≥ 0

Este problema es de la forma estándar. Se comienza por escribir las restricciones (2) y (3) como ecuaciones. En (2), 2x1 + x2 será igual a 8 si se suma algún número no negativo s1 a 2x1 + x2, de forma que, En la sección 1.2 se mencionaron las variables de “holgura” en el proceso de presentación de las desigualdades.

2x1 + x2 + s1 = 8

para alguna s1 ≥ 0

A s1 se le llama variable de holgura porque completa la “holgura” existente del lado izquierdo de (2), de modo que se tenga una igualdad. De manera similar, la desigualdad (3) puede expresarse como una ecuación utilizando la variable de holgura s2; se tiene 2x1 + 3x2 + s2 = 12

para alguna s2 ≥ 0

Las variables x1 y x2 son llamadas variables de decisión. Ahora es posible replantear el problema en términos de ecuaciones:

sujeta a

Maximizar Z = 3x1 + x2

(4)

2x1 + x2 + s1 = 8

(5)

2x1 + 3x2 + s2 = 12

(6)

y

donde x1, x2, s1 y s2 son no negativas.

De la sección 7.2, se sabe que la solución óptima ocurre en un vértice de la región factible de la figura 7.19. En cada uno de estos puntos, al menos dos de las variables x1, x2, s1 y s2 son 0, como lo indica el listado siguiente: 1. En A, se tiene x1 = 0 y x2 = 0. x2

2x1  x2  8 (0, 4) D C A (0, 0)

FIGURA 7.19

(3, 2)

B (4, 0)

2x1  3x2  12

x1

La solución óptima debe ocurrir en un vértice de la región factible.

312

Capítulo 7

ADVERTENCIA

Programación lineal

En páginas previas se indicó que existe una gran cantidad de terminología usada en el estudio de la programación lineal. En particular, hay muchos tipos de variables. Es importante entender que las variables llamadas “de decisión” x1, x2, …, xn se mantienen como variables de decisión a lo largo de la resolución de un problema y este mismo comentario se aplica a las variables de holgura s1, s2, …, sm. En el proceso de examinar los vértices de la región factible, se encuentran soluciones al sistema en las que al menos n de las n + m variables son 0. Precisamente n de éstas se llaman variables no básicas y las restantes m se llaman variables básicas. Cuáles m de las n + m variables sean básicas depende del vértice bajo consideración. Entre otras cosas, el procedimiento que se está describiendo proporciona una forma mecánica de tener claro, en cualquier momento, cuáles variables son básicas.

2. En B, x1 = 4 y x2 = 0. Pero de la ecuación (5), 2(4) + 0 + s1 = 8. Entonces, s1 = 0. 3. En C, x1 = 3 y x2 = 2. Pero de la ecuación (5), 2(3) + 2 + s1 = 8. Por lo tanto, s1 = 0. De la ecuación (6), 2(3) + 3(2) + s2 = 12. Por lo tanto, s2 = 0. 4. En D, x1 = 0 y x2 = 4. De la ecuación (6), 2(0) + 3(4) + s2 = 12. Por lo tanto, s2 = 0.

También puede demostrarse que cualquier solución de las ecuaciones (5) y (6), con tal de que al menos dos de las cuatro variables x1, x2, s1 y s2 sean cero, corresponde a un vértice. Cualquier solución donde al menos dos de las variables sean cero se llama solución básica factible (SBF). Este número, 2, está determinado por el número n de variables de decisión, en este ejemplo dicho número es 2. Para cualquier SBF, las dos variables que toman el valor de cero se llaman variables no básicas, mientras que las otras se llaman variables básicas para esa solución básica factible. Como hay un total de n + m variables, el número de variables básicas presentes en el sistema general que surge de la función lineal presentada en (1) es m, que es el número de restricciones (diferentes a las que expresan no negatividad). Así, para la SBF correspondiente al punto 3 del listado anterior, s1 y s2 son las variables no básicas y x1 y x2 son las variables básicas, pero para la SBF correspondiente al punto 4, las variables no básicas son x1 y s2 y las variables básicas son x2 y s1. Primero se encontrará una solución básica factible inicial y, por lo tanto, un vértice inicial, y después se determinará si el valor correspondiente de Z puede incrementarse con una SBF diferente. Como x1 = 0 y x2 = 0 es un punto factible para este problema estándar de programación lineal, inicialmente se encuentra la SBF donde las variables de decisión x1 y x2 son no básicas y, por ende, las variables de holgura s1 y s2 son básicas. Esto es, se elige x1 = 0 y x2 = 0 y se encuentran los correspondientes valores para s1, s2 y Z. Esto puede hacerse de manera más adecuada por medio de técnicas matriciales, basadas en los métodos desarrollados en el capítulo 6. Si se escribe la ecuación (4) como −3x1 − x2 + Z = 0, entonces las ecuaciones (5), (6) y (4) forman el sistema lineal  = 8  2x1 + x2 + s1 + s2 = 12 2x1 + 3x2 −3x − x + Z = 0 1 2 con las variables x1, x2, s1, s2 y Z. Así, en general, cuando se agrega la función objetivo al sistema que proporciona las restricciones, se tienen m + 1 ecuaciones con n + m + 1 incógnitas. En términos de una matriz de coeficientes aumentada, llamada tabla simplex inicial, se tiene B x1 x2 s1 s2 Z R   s1 2 1 1 0 0 8 3 0 1 0 12  s2  2 Z −3 −1 0 0 1 0

Es conveniente mostrarse generosos con las etiquetas para las matrices que se utilizarán como tablas simplex. Por lo tanto, las columnas ubicadas en la matriz a la izquierda de la barra vertical se etiquetan, de manera natural y suficiente, con las variables a las cuales corresponden. Se ha elegido R (del término en inglés right, derecha) como una marca para la columna que proporciona los lados derechos del sistema de ecuaciones. También se ha elegido B (por base) para señalar la lista de marcas de renglón. Los primeros dos renglones corresponden a las restricciones y el último renglón, llamado renglón objetivo, corresponde a la ecuación objetivo —a esto se debe la línea horizontal que separa a ese renglón—. Observe que si x1 = 0 y x2 = 0, entonces los valores de s1, s2 y Z pueden leerse directamente a partir de los renglones 1, 2 y 3: s1 = 8, s2 = 12 y Z = 0. Ésta es la razón por la cual se colocan las letras s1, s2 y Z a la izquierda de los renglones. Es necesario recordar que, para la solución factible x1 = 0, x2 = 0, s1 y s2 son las variables básicas. De manera que el encabezado B de la columna puede entenderse como la representación de las variables Básicas. Así que la solución básica factible inicial es: x1 = 0

x2 = 0

s1 = 8

s2 = 12

en la que Z = 0. Ahora se verá si es posible encontrar una solución básica factible que dé un valor mayor de Z. Las variables x1 y x2 son no básicas en la SBF anterior. Ahora se buscará una SBF en la

Sección 7.4

Método simplex

313

que una de estas variables sea básica mientras las otras permanecen como no básicas. ¿Cuál debe elegirse como la variable básica? Examinemos las posibilidades. Del renglón Z de la matriz anterior, Z = 3x1 + x2. Si a x1 se le permite volverse básica, entonces x2 permanecerá como cero y Z = 3x1; así, por cada unidad de aumento en x1, Z aumenta en tres unidades. Por otra parte, si a x2 se le permite ser básica, entonces x1 seguirá siendo cero y Z = x2; así, por cada aumento unitario de x2, Z aumenta en una unidad. En consecuencia, se obtiene un aumento mayor en el valor de Z si se toma a x1, como básica en lugar de x2. En este caso, a x1 se le llama variable entrante. Así, en términos de la tabla simplex mostrada a continuación (que es la misma de la matriz anterior salvo por algunas marcaciones adicionales), la variable entrante puede encontrarse buscando el “más negativo” de los números encerrados por la llave incluida en el renglón Z. (Más negativo quiere decir: el indicador negativo que tiene la mayor magnitud). Como ese número es −3 y aparece en la columna de x1, entonces x1 es la variable entrante. Los números encerrados en la llave se denominan indicadores. variable entrante ↓ B x1 x2 s1  s1 2 1 1 3 0 s2  2 Z −3 −1 0

s2 0 1 0

Z 0 0 1

indicadores

R  8 12  0

En resumen, la información que puede obtenerse de esta tabla es la siguiente. Proporciona una solución básica factible, donde s1 y s2 son las variables básicas y x1 y x2 son las no básicas. La SBF es s1 = 8 (al extremo derecho del renglón de s1), s2 = 12 (al extremo derecho del renglón de s2), x1 = 0 y x2 = 0. El −3 ubicado en la columna x1 del renglón de Z indica que si x2 permanece como 0, entonces Z aumenta tres unidades por cada unidad que aumente x1. El −1 situado en la columna x2 del renglón Z indica que si x1 permanece como 0, entonces Z aumenta en una unidad por cada unidad de aumento en x2. La columna en la que se encuentra el indicador más negativo, −3, proporciona la variable entrante x1 esto es, la variable que debe convertirse en básica en la siguiente solución básica factible. En la nueva solución básica factible, a mayor incremento en x1 (a partir de x1 = 0), mayor aumento en Z. Ahora, ¿en cuánto puede aumentarse x1? Como x2 aún se mantendrá en 0, de los renglones 1 y 2 de la tabla simplex anterior se deduce que s1 = 8 − 2x1

y

s2 = 12 − 2x1

Como s1 y s2 son no negativas, se tiene y

8 − 2x1 ≥ 0

12 − 2x1 ≥ 0.

De la primera desigualdad, x1 ≤ 28 = 4, de la segunda, x1 ≤ 12 2 = 6. Por lo tanto, x1 debe 8 12 ser menor o igual al más pequeño de los cocientes 2 y 2 , que es 28. De aquí que x1 pueda aumentar, cuando mucho, hasta 4. Sin embargo, en una solución básica factible, dos variables deben ser 0. Ya se tiene que x2 = 0. Como s1 = 8 − 2x1, s1 debe ser igual a 0 para x1 = 4. Así que se tiene una nueva SBF, donde x1 reemplaza a s1 como una variable básica. Esto es, s1 saldrá de la categoría de variables básicas obtenida en la solución básica factible anterior y será no básica en la nueva SBF. Se dice que s1 es la variable saliente para la SBF previa. En resumen, para la nueva solución básica factible, se quiere a x1 y s2 como variables básicas, con x1 = 4, y a x2 y s1 como variables no básicas (x2 = 0, s1 = 0). Estos requerimientos conducen a s2 = 12 − 2x1 = 12 −2(4) = 4.

314

Capítulo 7

Programación lineal

Antes de continuar, se actualizará la tabla. A la derecha de la tabla siguiente se indican los cocientes 28 y 12 2: variable entrante (indicador más negativo) ↓

B x1  2 variable ← s1 s2  2 saliente (cociente más Z −3 pequeño)

x2 s1 1 1 3 0 −1 0

s2 0 1 0

R Cocientes  8÷2=4 8  12 ÷2=6 12 0

Z 0 0 1

Estos cocientes se obtuvieron al dividir cada entrada de los primeros dos renglones de la columna de R, entre la entrada del renglón correspondiente de la columna de la variable entrante, que es la columna x1. Observe que la variable saliente está en el mismo renglón que el cociente más pequeño, 8 ÷ 2. Como x1 y s2 serán variables básicas en la nueva solución básica factible, sería conveniente cambiar la tabla anterior por medio de operaciones elementales con renglones en forma tal que los valores de x1, s2 y Z puedan leerse con facilidad (de la misma forma que fue posible hacerlo con la solución correspondiente a x1 = 0 y x2 = 0). Para hacer esto, se quiere encontrar una matriz equivalente a la tabla anterior, pero que tenga la forma B x1  x1 1 s2  0 Z 0

x2 ? ? ?

s1 ? ? ?

s2 0 1 0

R  ? ? ?

Z 0 0 1

donde los signos de interrogación representan números que serán determinados. Observe aquí que si x2 = 0 y s1 = 0, entonces x1 es igual al número que está en el renglón x1 de la columna R, s2 es igual al número del renglón s2 de la columna R y Z es el número situado en el renglón Z de la columna R. Por lo tanto, es necesario transformar la tabla variable entrante ↓ B x1 x2 s1  variable ← s1 2 1 1 3 0 saliente s2 2 Z −3 −1 0

s2 0 1 0

Z 0 0 1

R  8 12  0

(7)

en una matriz equivalente que tenga un 1 donde la entrada aparece “sombreada” y ceros en las demás entradas en la columna de x1. La entrada sombreada se llama entrada pivote —y está en la columna de la variable entrante (llamada columna pivote) y en el renglón de la variable saliente (llamado renglón pivote)—. Por medio de operaciones elementales con renglones, se tiene: x x2 s1 s2 Z   1 2 1 1 0 0 8  2 3 0 1 0 12  −3 −1 0 0 1 0   1 1 1 0 0 4 2 2 1 R  2 3 0 1 0 12  2 1 −−−−−−−→ −3 −1 0 0 1 0 

1 −2R1 + R2  0 −−−−−−−→ 3R1 + R3 0

1 2

2 1 2

1 2

0 1

0 0

3 2

0

1

−1

 4 4

12

Sección 7.4

Método simplex

315

Así, se forma una nueva tabla simplex: B x1  x1 1 s2 0 Z

0

x2

s1

s2 0

Z 0

2

−1

1

0

0

1

1 2 1 2

1 2 3 2

indicadores

R  4 4 

(8)

12

Para x2 = 0 y s1 = 0, a partir del primer renglón se tiene que x1 = 4; del segundo, se obtiene s2 = 4. Estos valores dan una nueva solución básica factible. Observe que se reemplazó la s1 localizada a la izquierda de la tabla inicial (7) por x1 en la nueva tabla (8), por lo que s1 salió y x1 entró. Del renglón 3, para x2 = 0 y s1 = 0, se obtiene Z = 12, un valor mayor al que se tenía antes (Z = 0). En la solución básica factible actual, x2 y s1 son variables no básicas (x2 = 0, s1 = 0). Suponga que se busca otra SBF que dé un valor mayor para Z de tal modo que una de las dos, x2 o s1, sea básica. La ecuación correspondiente al renglón de Z está dada por 1 3 2 x2 + 2 s1 + Z = 12, lo cual puede reescribirse como: 3 1 Z = 12 − x2 − s1 2 2

(9)

Si x2 se convierte en básica y, por lo tanto, s1 permanece no básica, entonces, 1 Z = 12 − x2 2

(ya que s1 = 0)

Aquí, cada unidad de aumento en x2 disminuye a Z en 21 unidad. Así que cualquier aumento en x2 haría que Z fuera más pequeña que antes. Por otra parte, si s1 se convierte en básica y x2 permanece como no básica, entonces, por la ecuación (9), 3 Z = 12 − s1 2

(ya que x2 = 0)

Aquí cada unidad de aumento en s1 disminuye a Z en 23 unidades. Por lo tanto, cualquier aumento en s1 haría a Z más pequeña que antes. En consecuencia, no es posible desplazarse hacia una mejor solución básica factible. En resumen, ninguna otra SBF proporciona un valor mayor de Z que la SBF x1 = 4, s2 = 4, x2 = 0 y s1 = 0 (lo que da Z = 12). De hecho, como x2 ≥ 0 y s1 ≥ 0, y en la ecuación (9) los coeficientes de x2 y s1 son negativos, Z es máxima cuando x2 = 0 y s1 = 0. Esto es, en (8), tener todos los indicadores no negativos significa que se tiene una solución óptima. En términos del problema original, si Z = 3x1 + x2

sujeta a 2x1 + x2 ≤ 8

2x1 + 3x2 ≤ 12

x1, x2 ≥ 0

entonces Z es máxima cuando x1 = 4 y x2 = 0 y el valor máximo de Z es 12. (Esto confirma el resultado del ejemplo 1 visto en la sección 7.2). Observe que los valores de s1 y s2 no tienen que aparecer aquí. Ahora se dará una descripción general del método simplex para un problema estándar de programación lineal con tres variables de decisión y cuatro restricciones, sin contar las condiciones de no negatividad. Esta descripción señala cómo funciona el método simplex para cualquier número de variables de decisión y de restricciones.

316

Capítulo 7

Programación lineal

Método simplex Problema:

Maximizar Z = c1x1 + c2x2 + c3x3

sujeta a

a11 x1 + a12 x + a13 x3 ≤ b1 a21 x1 + a22 x + a23 x3 ≤ b2 a31 x1 + a32 x + a33 x3 ≤ b3 a41 x1 + a42 x + a43 x3 ≤ b4

donde x1, x2, x3 y b1, b2, b3, b4, son no negativos. Método:

1. Configure la tabla simplex inicial: B s1 s2 s3 s4 Z

    

x1 a11 a21 a31 a41

x2 a12 a22 a32 a42

x3 a13 a23 a33 a43

s1 1 0 0 0

s2 0 1 0 0

s3 0 0 1 0

s4 0 0 0 1

Z 0 0 0 0

−c1

−c2

−c3

0

0

0

0

1

indicadores

R  b1 b2  b3   b4  0

Existen cuatro variables de holgura, s1, s2, s3 y s4, una por cada restricción. 2. Si en el último renglón todos los indicadores son no negativos, entonces Z tiene un valor máximo con la lista actual de variables básica y el valor actual de Z. (En el caso de la tabla simplex inicial x1 = 0, x2 = 0 y x3 = 0, con un valor máximo de Z = 0). Si existen indicadores negativos, localice la columna en la que aparezca el indicador más negativo. Esta columna pivote proporciona la variable entrante. (Si más de una columna tiene el indicador más negativo, la elección de la columna pivote se hace de manera arbitraria). 3. Divida cada entrada positiva3 localizada por encima del renglón objetivo en la columna de la variable entrante entre con el correspondiente valor de la columna R. 4. Marque la entrada en la columna pivote que corresponda al cociente más pequeño del paso 3. Ésta es la entrada pivote y el renglón en el que se encuentra es el renglón pivote. La variable saliente es aquella que marca el renglón pivote. 5. Utilice operaciones elementales con renglones para transformar la tabla en una tabla nueva equivalente que tenga un 1 en donde estaba la entrada pivote y 0 en las otras entradas de esa columna. 6. En las etiquetas de la columna B de esta tabla, la variable entrante reemplaza a la variable saliente. 7. Si los indicadores de la nueva tabla son todos no negativos, se tiene una solución óptima. El valor máximo de Z es la entrada en el último renglón y la última columna. Esto ocurre cuando las variables básicas que se encuentran en la columna de etiquetas, B, son iguales a las entradas correspondientes en la columna R. Todas las demás variables son iguales a 0. Si al menos uno de los indicadores es negativo, repita el proceso empezando con el paso 2 aplicado a la nueva tabla. Para entender el método simplex, debemos ser capaces de interpretar ciertas entradas de una tabla. Supongamos que se obtiene una tabla cuyo último renglón es como se indica 3

Esto se estudiará después del ejemplo 1.

Método simplex

Sección 7.4

317

a continuación. B x1  ·  ·  · Z a

x2 · · · b

x3 · · · c

s1 · · · d

s2 · · · e

s3 · · · f

s4 · · · g

R  · · ·

Z · · · 1

h

La entrada b, por ejemplo, puede interpretarse como sigue: si x2 es no básica y fuera a convertirse en básica, entonces, por cada aumento de 1 unidad en x2, si b < 0, si b > 0, si b = 0, EJEMPLO 1

Z aumenta en |b| unidades,

Z disminuye en |b| unidades,

no hay cambio en Z.

El método simplex

Maximizar Z = 5x1 + 4x2 sujeta a x1 + x2 ≤ 20

2x1 + x2 ≤ 35

−3x1 + x2 ≤ 12

y x1, x2 ≥ 0.

Solución: Este problema de programación lineal ya está en la forma estándar. La tabla

simplex inicial es:

variable entrante ↓ B x1 x2  s1 1 1   variable ← s2 2 1  saliente s3 −3 1 Z −5 −4

s1

s2

s3

Z

R

1

0

0

0

20

0

1

0

0

0 0

0 0

1 0

0 1



Cociente 20 ÷ 1 = 20

 35 35   35 ÷ 2 = 2  12  no hay cociente, −3 > 0 0

indicadores

El indicador más negativo, −5, aparece en la columna de x1. Así que x1 es la variable entran, de modo que s2 es la variable saliente. La entrada pivote te. El cociente más pequeño es 35 2 es 2. Utilizando operaciones elementales con renglones, se obtiene un 1 en la posición del pivote y ceros en las demás entradas de esa columna, entonces se tiene: x1 x2 1 1  2 1   −3 1 −5 −4 

1 R 2 2

−−−−−−−→



1  1   −3 −5

1 1 2

1 −4

s1 1 0 0 0

s2 0 1 0 0

s3 0 0 1 0

Z 0 0 0 1

1 0 0 0

0

0 0 1 0

0 0 0 1

1 2

0 0

| | | | | | |

 20 35   12  0 20 35 2



  12  0

318

Capítulo 7

Programación lineal



−1R2 + R1 −−−−−−−→ 3R2 + R3 5R2 + R4

0

1   0 0

La nueva tabla es

1 2 1 2 5 2 − 23

variable entrante ↓ B x1 x2 s1  1 1 variable ← s1 0 2 1 saliente  0 x1  1 2  5 0 s3  0 2 Z

− 23

0

1 0

− 21 1 2 3 2 5 2

0 0

s2 − 21 1 2 3 2 5 2

0

s3 0

Z 0

0

0

1

0

0

1

0

0

0

0

1

0

0

1

R 5 2 35 2 129 2 175 2

| | | | | | |

indicadores

5 2 35 2 129 2 175 2

| | | | | | |

    

    

Cocientes 5 ÷ 21 = 5 2 35 2 129 2

÷

÷

1 2 5 2

= 35

= 25 45

Observe que en la columna B, que mantiene registro de cuáles variables son básicas, x1 reemplazó a s2. Puesto que aún se tiene un indicador negativo, −23, debemos continuar el proceso. Evidentemente, −23 es el indicador más negativo y la variable que entra es ahora x2. El cociente más pequeño es 5. Por lo tanto, s1 es la variable que sale y 21 es la entrada pivote. Si ahora se aplican operaciones elementales con renglones, se tiene: 

x1 0

1   0 0



La nueva tabla es

0  −1R1 + R2 1 −−−−−−−→  −5R1 + R3  0 3R1 + R4 0  0 1 2R1  −−−−−−−→ 0 0 B x1  x2 0 x1  1 s3  0 Z

0

x2 1 0 0 0

x2

s3 0

Z 0

1 2 3 2 5 2

0

0

1

0

0

1

1 2

0 0 0

1 − 21 −1 1 −5 4 3 1

0 0 1 0

0 0 0 1

1 0 0 0

2 −1 −5 3

−1 1 4 1

0 0 1 0

0 0 0 1

s2 −1 1 4

s3 0 0 1

Z 0 0 0

1

0

1

1 2 1 2 5 2 − 23

s1 2 −1 −5

s1 1

s2 − 21

0 0 0

3

indicadores

R 5 2 35 2 129 2 175 2 5 2

    



15   52  95  5 15   52  95 R  5 15  52   95

donde x2 reemplazó a s1 en la columna B. Como todos los indicadores son no negativos, el valor máximo de Z es 95 y ocurre cuando x2 = 5 y x1 = 15 (y s3 = 52, s1 = 0 y s2 = 0). Ahora resuelva el problema 1 v Es interesante ver cómo los valores de Z obtenían de manera progresiva una “mejora” en las tablas sucesivas del ejemplo 1. Estos valores son las entradas del último renglón y de

Sección 7.4

Método simplex

319

la última columna de cada tabla simplex. En la tabla inicial se tenía Z = 0. De ahí se obtuvo = 8721 y después Z = 95, el valor máximo. Z = 175 2 En el ejemplo 1, podría sorprender que ningún cociente sea considerado en el tercer renglón de la tabla inicial. La solución básica factible para esta tabla es: s1 = 20,

s2 = 35,

s3 = 12,

x1 = 0,

x2 = 0

donde x1 es la variable que entra. Los cocientes 20 y 35 2 reflejan que, para la siguiente SBF, . Como el tercer renglón representa la ecuación s3 = 12 + 3x1 − x2, se tiene x1 ≤ 20 y x1 ≤ 35 2 y x2 = 0, resulta que s3 = 12 + 3x1. Pero s3 ≥ 0, entonces 12 + 3x1 ≥ 0, lo cual implica que x1 ≥ −12 3 = −4. Por lo tanto, se tiene x1 ≤ 20,

x1 ≤

35 2

y

x1 ≥ −4

De aquí que pueda aumentarse x1 hasta en 35 2 . La condición x1 ≥ −4 no influye en la determinación del aumento máximo en x1. Esto es porque el cociente 12/(−3) = −4 no está considerado en el renglón 3. En general, no se considera el cociente para un renglón si la entrada en la columna de la variable entrante es negativa (o, por supuesto, 0). Aunque el procedimiento simplex desarrollado en esta sección se aplica sólo a problemas de programación lineal de la forma estándar, pueden adaptarse otras formas para que se ajusten a ésta. Suponga que una restricción tiene la forma a1x1 + a2x2 + ∙ ∙ ∙ + anxn ≥ −b donde b > 0. Aquí el símbolo de desigualdad es “≥” y la constante del lado derecho es negativa. Por lo tanto, la restricción no está en la forma estándar. Sin embargo, multiplicando ambos miembros por −1 se obtiene −a1x1 − a2x2 − ∙ ∙ ∙ − anxn ≤ b

AP LÍ Q U E LO u 4. La compañía Toones tiene $30 000 para la compra de materiales para fabricar tres tipos de reproductores de MP3. La compañía tiene asignadas un total de 1200 horas de tiempo para ensamblar y 180 horas para empaquetar los aparatos. La tabla siguiente da el costo, el número de horas y la utilidad por aparato para cada tipo: Tipo 1

Tipo 2

Tipo 3

$300

$300

$400

Horas de ensamblado por aparato

15

15

10

Horas de empaque por aparato

2

2

3

$150

$250

$200

Costo por aparato

Utilidad

Encuentre el número de aparatos de cada tipo que la compañía debe producir para maximizar la utilidad.

que tiene la forma apropiada. De acuerdo con esto, puede ser necesario escribir de nuevo una restricción antes de proceder con el método simplex. En una tabla simplex, varios indicadores pueden “empatar” como los más negativos. En este caso, seleccione cualquiera de estos indicadores para obtener la columna de la variable entrante. De igual modo, puede haber varios cocientes que “empaten” como los más pequeños. Puede seleccionar cualquiera de estos cocientes para obtener la variable que sale y la entrada pivote. El ejemplo 2 ilustrará esto. Cuando existe un empate para el cociente más pequeño, entonces, además de las variables no básicas, una solución básica factible tendrá una variable básica igual a 0. En este caso, se dice que la SBF es degenerada o que el problema de programación lineal tiene una degeneración. En la sección 7.5 se dirá más acerca de esto. EJEMPLO 2

El método simplex

Maximizar Z = 3x1 + 4x2 + 23 x3 sujeta a −x1 − 2x2

≥ −10

(10)

2x1 + 2x2 + x3 ≤ 10 x1 , x2 , x3 ≥ 0

Solución: La restricción (10) no se ajusta a la forma estándar. Sin embargo, al multiplicar

ambos lados de la desigualdad (10) por −1 se obtiene x1 + 2x2 ≤ 10

320

Capítulo 7

Programación lineal

que tiene la forma apropiada. De esta manera, la tabla simplex inicial es la tabla I: TABLA SIMPLEX I variable entrante ↓ B x1 x2 x3 s1 s2 Z  variable ← s1 1 2 0 1 0 0 saliente 2 1 0 1 0 s2 2 Z −3 −4 − 23 0 0 1 indicadores

Cocientes R  10 10 ÷ 2 = 5 10  10 ÷ 2 = 5 0

La variable entrante es x2. Como existe empate para el cociente más pequeño, puede seleccionarse a s1 o a s2 como la variable saliente. Se elige s1. La entrada pivote aparece sombreada. Al aplicar operaciones elementales con renglones se obtiene la tabla II: TABLA SIMPLEX II variable entrante ↓ B x1 x2 x3 s1 s2 Z  1 1 x2 1 0 0 0 2 2  1 −1 1 0 variable ← s2  1 0 saliente Z −1 0 − 23 2 0 1

Cocientes R  no hay cociente porque 0 > 0 5  0 0 ÷1 = 0

20

indicadores

La tabla II corresponde a una solución básica factible, en la que una variable básica, s2, es cero. Por lo tanto, la SBF es degenerada. Como existen indicadores negativos, continuamos. La variable que entra ahora es x3, la variable que sale es s2 y el pivote aparece sombreado. Al aplicar operaciones elementales con renglones se obtiene la tabla III: TABLA SIMPLEX III B x1  x2 21  x3  1 Z 21

x2 1

x3 0

s1

s2 0

Z 0

0

1

−1

1

0

3 2

1

0

0

1 2 1 2

indicadores

R  5  0 20

Como todos los indicadores son no negativos, Z es máxima cuando x2 = 5, x3 = 0 y x1 = s1 = s2 = 0. El valor máximo es Z = 20. Observe que este valor es el mismo que el correspondiente de Z en la tabla II. En problemas degenerados, es posible llegar al mismo valor de Z en varias etapas del método simplex. En el problema 7, se le pedirá que lo resuelva utilizando a s2 como la variable que sale en la tabla inicial. Ahora resuelva el problema 7 v Debido a su naturaleza mecánica, el método simplex se adapta con facilidad a computadoras para resolver problemas de programación lineal que incluyan muchas variables y restricciones.

PROBLEMAS 7.4 Utilice el método simplex para resolver los problemas siguientes. 1. Maximizar Z = x1 + 2x2

sujeta a

2x1 + x2 ≤ 8 2x1 + 3x2 ≤ 12 x1 , x2 ≥ 0

Sección 7.4

2. Maximizar sujeta a

sujeta a

x1 + x2 ≤ 6

sujeta a

x1 + x2 ≤ 1

Z = 2x1 + x2 −x1 + x2 ≤ 4

3. Maximizar

x1 , x2 ≥ 0

x1 − 2x2 − x3 ≥ −2 10. Maximizar

sujeta a x1 + x 2 ≤ 2

Z = −x1 + 2x2

x1 − x2 ≤ 3

x1 − x2 ≥ −3 x1 ≤ 4

−x1 + 3x2 ≤ 3

sujeta a

x1 , x2 ≥ 0

Z = 4x1 + 7x2

11. Maximizar sujeta a

2x1 − x2 ≤ 4

−x1 + 2x2 ≤ 6

x1 + 5x2 ≤ 10

sujeta a

5x1 + 3x2 ≤ 20

x1 , x2 ≥ 0

Z = 2x1 + x2

2x1 + x2 ≤ 10

12. Maximizar

x1 − x 2 ≤ 1

5x1 + 4x2 ≤ 20

sujeta a

sujeta a −2x1 + x2 + x3 ≥ −2

x1 , x2 ≥ 0

x1 − x2 + x3 ≤ 4

x1 + x2 + 2x3 ≤ 6

Z = 2x1 − 6x2 13. Maximizar x1 − x 2 ≤ 4

−x1 + x2 ≤ 4

sujeta a 4x1 + 3x2 − x3 ≤ 1

x1 , x2 ≥ 0

x1 + x2 − x3 ≥ −2

7. Resuelva el problema del ejemplo 2 seleccionando a s2 como la variable saliente en la tabla I.

sujeta a

Z = 2x1 − x2 + x3 2x1 + x2 − x3 ≤ 4 x1 + x2 + x3 ≤ 2

9. Maximizar

x1 , x2 , x3 ≥ 0

Z = 2x1 + x2 − x3

x1 , x2 , x3 ≥ 0

W = x1 − 12x2 + 4x3

x1 + x2 ≤ 6

8. Maximizar

x1 , x2 ≥ 0

W = 2x1 + x2 − 2x3

x1 + 2x2 ≤ 8

6. Maximizar

x1 , x2 ≥ 0 Z = x1 + x2

2x1 + 3x2 ≤ 9

5. Maximizar

x1 , x2 , x3 ≥ 0

Z = −5x1 + 2x2

3x1 + 2x2 ≤ 5

4. Maximizar

Método simplex

−x1 + x2 + x3 ≥ −1 14. Maximizar

x1 , x2 , x3 ≥ 0

W = 4x1 + 0x2 − x3 sujeta a x 1 + x2 + x3 ≤ 6

x1 − x2 + x3 ≤ 10 x1 − x2 − x3 ≤ 4 x1 , x2 , x3 ≥ 0

321

322

Capítulo 7

Programación lineal

18. Producción Una compañía fabrica tres productos X, Y y Z. Cada producto requiere tiempo de máquina y tiempo de acabado como se muestra en la tabla siguiente:

15. Maximizar

sujeta a

Z = 50x1 + 0x2 + 80x3 + 0x4 x1 − x3 ≤ 2

Tiempo de máquina Tiempo de acabado

x1 + x4 ≤ 3

x2 + x3 ≤ 2

X

1 hr

4 hr

Y

2 hr

4 hr

Z

3 hr

8 hr

x3 − x4 ≤ 4

16. Maximizar

sujeta a

x1 , x2 , x3 , x4 ≥ 0

El número de horas de tiempo de máquina y el tiempo de acabado disponibles por mes son 900 y 5000, respectivamente. La utilidad unitaria sobre X, Y y Z es de $6, $8 y $12, respectivamente. ¿Cuál es la utilidad máxima por mes que puede obtenerse? 19. Producción Una compañía fabrica tres tipos de muebles para patio: sillas, mecedoras y sillones. Cada tipo requiere madera, plástico y aluminio como se muestra en la tabla siguiente:

Z = 3x1 + 2x2 − 2x3 − x4 x1 + x3 − x4 ≤ 3

x 1 − x2 + x4 ≤ 6

x1 + x 2 − x 3 + x 4 ≤ 5 x1 , x2 , x3 , x4 ≥ 0

17. Envíos de carga Una compañía de fletes maneja los envíos de dos corporaciones, A y B, que están ubicadas en la misma ciudad. La corporación A envía cajas que pesan 3 lb cada una y tienen un volumen de 2 pies3; B envía cajas de 1 pie3 que pesan 5 lb cada una. Ambas corporaciones envían al mismo destino. El costo de transporte para cada caja de A es de $0.75 y para B es de $0.50. La compañía de fletes tiene un camión con capacidad volumétrica de 2400 pies3 y capacidad máxima de carga de 36 800 lb. En un acarreo, ¿cuántas cajas desde cada corporación debe transportar este camión de modo que el ingreso de la compañía de fletes sea máximo? ¿Cuál es el ingreso máximo?

Objetivo Considerar el método simplex en relación con la degeneración, las soluciones no acotadas y las soluciones óptimas múltiples.

Madera

Plástico

Aluminio

Silla

1 unidad

1 unidad

2 unidades

Mecedora

1 unidad

1 unidad

3 unidades

Sillón

1 unidad

2 unidades

5 unidades

La compañía tiene disponibles 400 unidades de madera, 500 de plástico y 1450 de aluminio. Cada silla, mecedora y sillón se venden en $21, $24 y $36, respectivamente. Suponiendo que todos los muebles pueden venderse, determine la producción necesaria para que el ingreso total sea máximo. ¿Cuál es el ingreso máximo?

7.5 Degeneración, soluciones no acotadas y soluciones múltiples4 Degeneración En la sección anterior se estableció que una solución básica factible se denomina degenerada si, además de contener las de las variables no básicas, una de las variables básicas es 0. Suponga que en una solución básica factible degenerada, x1, x2, x3 y x4 son las variables, donde x1 y x2 son básicas con x1 = 0, x3 y x4 son no básicas y x3 es la variable entrante. La tabla simplex correspondiente tiene la forma

B x1  variable ← x1 1 saliente x2  0 Z

4

Esta sección puede omitirse.

0

variable entrante ↓ x2 x3 x4 0 a13 a14 1 a23 a24

Z 0 0

0

1

d1

d2

indicadores

R  0 0 ÷ a13 = 0 a

d3

Sección 7.5

Degeneración, soluciones no acotadas y soluciones múltiples

323

Así, la SBF es: x1 = 0,

x2 = a,

x3 = 0,

x4 = 0

Suponga que a13 > 0. Entonces, el cociente más pequeño es 0 y puede elegirse a a13 como la entrada pivote. Así, x1 es la variable que sale. Mediante operaciones elementales con renglones se obtiene la tabla siguiente, donde los símbolos de interrogación representan números por determinar: B x1  x3 ? x2  ? Z

?

x2 0 1

x3 1 0

x4 ? ?

Z 0 0

0

0

?

1

R  0 a

d3

Para la solución básica factible correspondiente a esta tabla, x3 y x2 son variables básicas y x1 y x4 son no básicas. La SBF, es: SBF3 Zd

SBF2 Zd

SBF1 Z  d

FIGURA 7.20

Ciclo.

x3 = 0,

x2 = a,

x1 = 0,

x4 = 0

que es la misma SBF de antes. En la práctica, se les considera soluciones básicas factibles diferentes, aunque la única distinción es que x1 es básica en la primera SBF mientras que en la segunda es no básica. El valor de Z para ambas soluciones es el mismo, d3. Así, no se obtuvo “mejora” en Z. En una situación de degeneración, pueden presentarse algunos problemas en el método simplex. Es posible obtener una secuencia de tablas que correspondan a las soluciones básicas factibles que dan el mismo valor de Z. Además, en un momento dado puede regresarse a la primera tabla de la secuencia. En la figura 7.20 se llega a la SBF1, se prosigue hacia la SBF2, después a la SBF3 y, finalmente, de vuelta a la SBF1. Esto es llamado ciclo. Cuando ocurre un ciclo, es posible que nunca se obtenga el valor óptimo de Z. Este fenómeno se encuentra muy pocas veces en problemas de programación lineal prácticos; sin embargo, existen técnicas (que no se analizarán en este texto) para resolver tales dificultades. Una solución básica factible degenerada ocurrirá cuando empaten dos cocientes de la tabla simplex con los cocientes más pequeños. Por ejemplo, considere la tabla siguiente (parcial): R Cocientes B x3 x1 q1 | p1 p1 /q1 | x2 q2 | p2 p2 /q2 Aquí x1 y x2 son variables básicas. Suponga que x3 es no básica y entrante y que p1/q1 = p2/q2 son los cocientes más pequeños. Al seleccionar q1 como la entrada pivote, mediante operaciones elementales con renglones, se obtiene B x3 x3 1 x2

0

| | |

R p1 /q1 p2 − q2 pq11

Como p1/q1 = p2/q2, se tiene que p2 − q2(p1/q1) = 0. Por lo que la solución básica factible correspondiente a esta tabla tiene x2 = 0, lo que da una SBF degenerada. Aunque esta SBF puede producir un ciclo, no se encontrarán muchas situaciones de tal tipo en este libro. Sin embargo, si está interesado en resolver uno, vea el ejercicio 11 en los problemas 7.5.

Soluciones no acotadas Ahora se pondrá atención en los “problemas no acotados”. En la sección 7.2, se vio que un problema de programación lineal puede no tener un valor máximo, cuando la región factible es tal que en ella la función objetivo puede volverse arbitrariamente grande. En este caso, se dice que el problema tiene una solución no acotada. Ésta es una forma específica de decir

324

Capítulo 7

Programación lineal

que no existe solución óptima. Tal situación ocurre cuando en una tabla simplex no existen cocientes posibles para una variable que entra. Por ejemplo, considere la tabla siguiente: variable entrante ↓ B x1 x2 x3  x1 1 −3 0 0 1 x3  0 Z 0 −5 0

x4 2 4 −2

R  5 no hay cociente 1  no hay cociente 10

Z 0 0 1

indicadores

Aquí x2 es la variable que entra y por cada aumento de una unidad en x2, Z aumenta en 5. Como no existen entradas positivas en los primeros dos renglones de la columna x2, no existe cociente alguno. A partir de los renglones 1 y 2 se obtiene x1 = 5 + 3x2 − 2x4

y

x3 = 1 − 4x4

Si se intenta pasar a la siguiente solución básica factible, ¿cuál es una cota superior para x2? En esa SBF, x4 permanecerá como no básica (x4 = 0). Así, x1 = 5 + 3x2 y x3 = 1. Como x1 ≥ 0, x2 ≥ −53. Por lo tanto, no existe cota superior sobre x2. De aquí que Z pueda ser arbitrariamente grande y se tenga una solución no acotada. En general, si no existen cocientes en una tabla simplex, entonces el problema de programación lineal tiene una solución no acotada. EJEMPLO 1

Solución no acotada

Maximizar Z = x1 + 4x2 − x3 sujeta a

−5x1 + 6x2 − 2x3 ≤ 30 −x1 + 3x2 + 6x3 ≤ 12

Solución: La tabla simplex inicial es

x1 , x2 , x3 ≥ 0

variable entrante ↓ B x1 x2 x3  s1 −5 6 −2 3 6 variable ← s2  −1 saliente Z −1 −4 1

s1 1 0 0

indicadores

s2 0 1 0

Z 0 0 1

R Cocientes  30 30 ÷ 6 = 5 12  12 ÷ 3 = 4 0

La segunda tabla es variable entrante ↓ B x1 x2  s1 −3 0  x2 − 13 1  Z − 73 0

x3 −14

s1 1

2

0

9

0

indicadores

s2 −2

Z 0

1 3

0

4 3

1

R  6 no hay cociente  4  no hay cociente  16

Sección 7.5

Degeneración, soluciones no acotadas y soluciones múltiples

325

Aquí la variable entrante es x1. Como en los primeros dos renglones de la columna x1 las entradas son negativas, no existen cocientes. De aquí que el problema tenga una solución no acotada. Ahora resuelva el problema 3 v

Soluciones óptimas múltiples Se concluye esta sección con un estudio de “soluciones óptimas múltiples”. Suponga que y

x1 = a1

x2 = a2

∙∙∙

xn = an

x1 = b1

x2 = b2

∙∙∙

xn = bn

son dos soluciones básicas factibles diferentes para las cuales un problema de programación lineal es óptimo. Por “soluciones básicas factibles diferentes” se entiende que ai Z bi para alguna i, donde 1 ≤ i ≤ n. Puede demostrarse que los valores x1 = (1 − t)a1 + tb1 x2 = (1 − t)a2 + tb2 .. .

(1)

xn = (1 − t)an + tbn

para cualquier t de tal forma que 0 ≤ t ≤ 1

también dan una solución óptima (aunque no necesariamente será una SBF). Así, existen soluciones (óptimas) múltiples para el problema. La posibilidad de hallar soluciones óptimas múltiples puede determinarse a partir de una tabla simplex que dé una solución óptima, como en la tabla (parcial) que se muestra a continuación: R B x1 x2 x3 x4 Z   x1 p1 x2  q1  Z

0

0

a

0

1

r

indicadores

Aquí a debe ser no negativa. La correspondiente solución básica factible es: x1 = p1 x2 = q1 x3 = 0

x4 = 0

y el valor máximo de Z es r. Si x4 se convirtiese en básica, el indicador 0 situado en la columna x4 significaría que por cada aumento unitario en x4, Z no cambiaría. Así que puede encontrarse una SBF en la que x4 es básica y el correspondiente valor de Z es el mismo que antes. Esto se realiza tratando a x4 como la variable entrante en la tabla anterior. Si, por ejemplo, x1 es la variable que sale, entonces el elemento pivote será el ubicado en el renglón x1 y la columna x4. La nueva SBF tendrá la forma: x1 = 0

x2 = q2 x3 = 0

x4 = p2

donde q2 y p2 son números que resultan del proceso de pivoteo. Si esta SBF es diferente de la anterior, entonces existen soluciones múltiples. De hecho, a partir de las ecuaciones (1), una solución óptima está dada por cualesquiera valores de x1, x2, x3 y x4, tales que x1 = (1 − t)p1 + t · 0 = (1 − t)p1

x2 = (1 − t)q1 + tq2

x3 = (1 − t) · 0 + t · 0 = 0

x4 = (1 − t) · 0 + tp2 = tp2

donde 0 ≤ t ≤ 1

Observe que cuando t = 0, se obtiene la primera SBF óptima; cuando t = 1, se obtiene la segunda. Por supuesto, puede ser posible repetir el procedimiento utilizando la tabla correspondiente a la última solución básica factible y obtener soluciones óptimas con base en las ecuaciones (1).

326

Capítulo 7

Programación lineal

En general, en una tabla que da una solución óptima, un indicador igual a cero para una variable no básica sugiere la posibilidad de soluciones óptimas múltiples. APL Í Q U E LO u 5. Una compañía produce tres clases de dispositivos que requieren tres diferentes procesos de producción. La compañía tiene asignadas un total de 190 horas para el proceso 1, 180 para el proceso 2 y 165 para el proceso 3. La tabla siguiente proporciona el número de horas por dispositivo disponibles para cada procedimiento.

EJEMPLO 2

Soluciones múltiples

Maximizar Z = −x1 + 4x2 + 6x3 sujeta a

x1 + 2x2 + 3x3 ≤ 6

−2x1 − 5x2 + x3 ≤ 10 Solución: La tabla simplex inicial es

Dispositivo Dispositivo Dispositivo 1 2 3 Procedimiento 1

5.5

5.5

6.5

Procedimiento 2

3.5

6.5

7.5

Procedimiento 3

4.5

6.0

6.5

Si la utilidad es de $50 por el dispositivo 1, de $50 por el dispositivo 2 y de $50 por el dispositivo 3, encuentre el número de dispositivos de cada clase que la compañía debe producir para maximizar la utilidad. En su calculadora gráfica, introduzca la tabla inicial en una matriz y realice las operaciones con renglones necesarias para determinar la respuesta. Redondee las respuestas al entero más cercano.

B x1  variable ← s1 1 saliente s2 −2 Z

1

x1 , x2 , x3 ≥ 0

variable entrante ↓ x2 x3 s1 2 3 1 −5 1 0 −4 −6 0

s2 0 1 0

Z 0 0 1

indicadores

Cocientes R  6÷3=2 6 10  10 ÷ 1 = 10 0

Como hay un indicador negativo, se continúa para obtener variable entrante ↓ x2 x3 B x1  1 2 variable ← x3 1 3 3  7 saliente 17 s2   −3 − 3 0 Z 3 0 0

s1

1 3 − 13

2

s2 0

Z 0

1

0

0

1

indicadores

Cocientes R  2 2 ÷ 23 = 3  no hay cociente 8  12

Todos los indicadores son no negativos: por lo tanto, ocurre una solución óptima para la solución básica factible: x3 = 2

s2 = 8

x1 = 0

x2 = 0

s1 = 0

y el valor máximo de Z es 12. Sin embargo, como x2 es una variable no básica y su indicador es 0, verificamos si existen soluciones múltiples. Tratando a x2 como una variable entrante, se obtiene la tabla siguiente: R B x1 x2 x3 s1 s2 Z   1 x2 21 1 23 0 0 3 2   5 s2  21 0 17 1 0 25  2 2   Z 3 0 0 2 0 1 12 Aquí la solución básica factible es: x2 = 3, s2 = 25, x1 = 0, x3 = 0, s1 = 0 (para la cual Z = 12, como antes) y es diferente de la anterior. Así que existen soluciones múltiples. Como sólo estamos interesados en los valores de las variables de decisión, se tiene una solución óptima x1 = (1 − t) · 0 + t · 0 = 0 x2 = (1 − t) · 0 + t · 3 = 3t

x3 = (1 − t) · 2 + t · 0 = 2(1 − t)

Sección 7.5

Degeneración, soluciones no acotadas y soluciones múltiples

327

para cada valor de t de tal forma que 0 ≤ t ≤ 1. (Por ejemplo, si t = 21, entonces x1 = 0, x2 = 23 y x3 = 1 es una solución óptima). En la última solución básica factible, x3 no es básica y su indicador es 0. Sin embargo, de repetir el proceso para determinar otras soluciones óptimas, se regresaría a la segunda tabla. Por lo tanto, el procedimiento no da otras soluciones óptimas. Ahora resuelva el problema 5 v

PROBLEMAS 7.5 En los problemas 1 y 2, ¿el problema de programación lineal asociado con la tabla dada tiene una degeneración? Si la tiene, ¿por qué? 1.

B x1  x1 1 s2  0 Z 0

2.

B x1  s1 2 x2 3 Z −5

x2 2 1 −3

s1 4 1 −2

s2 0 1 0

R  6 3 10

Z 0 0 1

indicadores x2 0 1 0

x3 2 1 1

s1 1 0 0

s2 1 1 −3

indicadores

Z 0 0 1

R  4 0 2

6. Maximizar sujeta a

x1 − x2 + 4x3 ≤ 6

x1 − x2 − x3 ≥ −4

x1 − 6x2 + x3 ≤ 8 7. Maximizar sujeta a

x1 − 4x2 + x3 ≤ 3

Z = 2x1 + 7x2

3x1 − x2 ≤ 6 5x1 ≤ 8

8. Maximizar sujeta a

2x1 − x2 + 2x3 ≤ 12

Z = 5x1 + x2 9. Maximizar x1 − 2x2 ≤ 2 sujeta a

3x1 + x2 + 2x3 ≤ 9

−2x1 − x2 ≥ −8

5x1 + x2 ≤ 5

5. Maximizar Z = −4x1 + 8x2 sujeta a 2x1 − 2x2 ≤ 4

−x1 + 2x2 ≤ 4 3x1 + x2 ≤ 6 x1 , x2 ≥ 0

x1 , x2 , x3 ≥ 0

Z = 5x1 + 2x2 + 2x3

6x1 + 5x2 ≤ 30 x1 , x2 ≥ 0

Z = 2x1 + x2 − 4x3

x1 − x2 + x3 ≤ 1

4. Maximizar

−x1 + 2x2 ≤ 8

x1 , x2 , x3 ≥ 0

6x1 + 3x2 − 3x3 ≤ 10

x1 , x2 ≥ 0

sujeta a

Z = 5x1 + 6x2 + x3

4x1 + 2x2 − x3 ≤ 2

3. Maximizar

4x1 − 3x2 ≤ 4

x1 , x2 , x3 ≥ 0

9x1 + 3x2 − 2x3 ≤ 5

En los problemas del 3 al 10, utilice el método simplex.

sujeta a

Z = 8x1 + 2x2 + 4x3

10. Maximizar sujeta a

x1 , x2 , x3 ≥ 0

P = x1 + 2x2 + x3 + 2x4 x 1 − x2 ≤ 2 x2 − x3 ≤ 3

x2 − 3x3 + x4 ≤ 4 x1 , x2 , x3 , x4 ≥ 0

328

Capítulo 7

Programación lineal

11. Producción Una compañía fabrica tres tipos de muebles para patio: sillas, mecedoras y sillones. Cada tipo requiere madera, plástico y aluminio, como se indica en la tabla que sigue.

Silla

Madera

Plástico

Aluminio

1 unidad

1 unidad

2 unidades

Mecedora

1 unidad

1 unidad

3 unidades

Sillón

1 unidad

2 unidades

5 unidades

La compañía tiene disponibles 400 unidades de madera, 600 de plástico y 1500 de aluminio. Cada silla, mecedora y sillón se venden en $24, $32 y $48, respectivamente. Suponiendo que todos los muebles pueden venderse, ¿cuál es el ingreso máximo total que puede obtenerse? Determine las posibles órdenes de producción que generarán ese ingreso.

Objetivo

7.6 Variables artificiales

Usar variables artificiales para manejar problemas de maximización que no están en la forma estándar.

Para iniciar el uso del método simplex se requiere de una solución básica factible, SBF (Se comienza algebraicamente en un vértice usando la tabla simplex inicial y cada tabla subsecuente conduce a otro vértice hasta que se llega al punto que representa una solución óptima). Para un problema de programación lineal estándar, se empieza con la SBF en la que todas las variables de decisión son cero. Sin embargo, para un problema de maximización que no esté en la forma estándar, tal SBF, podría no existir. En esta sección se presentará la forma en que se utiliza el método simplex en tales situaciones. Considere el problema siguiente: sujeta a

Maximizar Z = x1 + 2x2 x1 + x2 ≤ 9

x1 − x2 ≥ 1

(1) (2)

x1, x2 ≥ 0

Dado que la restricción (2) no puede escribirse como a1x1 + a2x2 ≤ b, donde b es no negativa, este problema no puede ser puesto en la forma estándar. Observe que (0, 0) no es un punto factible puesto que no satisface la restricción (2). (Debido a que 0 − 0 = 0 ≥ 1 es falso). Para resolver este problema, se comienza por escribir las restricciones (1) y (2) como ecuaciones. La restricción (1) se convierte en x1 + x2 + s1 = 9

(3)

donde s1 ≥ 0 es una variable de holgura. Para la restricción (2), x1 − x2 será igual a 1 si se resta una variable de holgura no negativa s2 de x1 − x2. Esto es, restando s2 se completa el “excedente” sobre el lado izquierdo de (2) de modo que se obtiene la igualdad. De esta manera (4) x1 − x2 − s2 = 1 donde s2 ≥ 0. Ahora, el problema puede replantearse como:

sujeta a

Maximizar Z = x1 + 2x2

(5)

x1 + x2 + s1 = 9

(6)

x1 − x2 − s2 = 1

(7)

x1, x2, s1, s2 ≥ 0

Como (0, 0) no está en la región factible, no se tiene una solución básica factible en la que x1 = x2 = 0. De hecho, si x1 = 0 y x2 = 0 se sustituyen en la ecuación (7), entonces 0 − 0 − s2 = 1, lo que da s2 = −1, pero ahora el problema es que esto contradice la condición de que s2 ≥ 0. Para iniciar el método simplex, se necesita una SBF inicial. Aunque ninguna es obvia, existe un método ingenioso para llegar a una en forma artificial. Requiere considerar un

Sección 7.6

Variables artificiales

329

problema de programación lineal relacionado que se conoce como problema artificial. Primero, se forma una nueva ecuación sumando una variable no negativa t al lado izquierdo de la ecuación en la que el coeficiente de la variable de holgura es −1. La variable t se llama variable artificial. En este caso, se reemplaza la ecuación (7) por x1 − x2 − s2 + t = 1. Así, las ecuaciones (6) y (7) se convierten en (8)

x1 + x2 + s1 = 9

(9)

x1 − x2 − s2 + t = 1 x1, x2, s1, s2, t ≥ 0

Una solución obvia para las ecuaciones (8) y (9) se encuentra al considerar x1, x2 y s2 iguales a 0. Esto da x1 = x2 = s2 = 0

s1 = 9

t=1

Observe que estos valores no satisfacen la ecuación (7). Sin embargo, es claro que cualquier solución de las ecuaciones (8) y (9) para la cual t = 0 dará una solución para las ecuaciones (6) y (7), y de manera inversa. En algún momento, puede forzarse que t sea 0 si se altera la función objetivo original. Se define la función objetivo artificial como (10)

W = Z − Mt = x1 + 2x2 − Mt

donde la constante M es un número positivo muy grande. No hay necesidad de preocuparse por el valor particular de M y puede procederse a maximizar W aplicando el método simplex. Como hay m = 2 restricciones (excluyendo las condiciones de no negatividad) y n = 5 variables en las ecuaciones (8) y (9), cualquier SBF debe tener al menos n − m = 3 variables iguales a 0. Se comienza con la siguiente solución básica factible: x1 = x2 = s2 = 0

s1 = 9

t=1

(11)

En esta SBF inicial, las variables no básicas son las variables de decisión y la variable de “holgura” s2. El correspondiente valor de W es W = x1 + 2x2 − Mt = −M, lo cual es un número “extremadamente” negativo dado que se supuso que M era un número positivo muy grande. Una mejora significativa de W ocurrirá si es posible encontrar otra SBF para la cual t = 0. Como el método simplex busca mejorar los valores de W en cada etapa, se aplicará hasta llegar a tal solución básica factible, si es posible. Esa solución será una SBF inicial para el problema original. Para aplicar el método simplex al problema artificial, primero se escribe la ecuación (10) como (12)

−x1 − 2x2 + Mt + W = 0

La matriz de coeficientes aumentada de las ecuaciones (8), (9) y (12) es x1 x2 1 1  1 −1 −1 −2

s1 1 0 0

?

0



s2 0 −1 0

t 0 1 M

W 0 0 1

 9 1 0

(13)

Una solución básica factible inicial está dada por (11). Observe que, a partir del renglón s1, cuando x1 = x2 = s2 = 0, puede leerse directamente el valor de s1, a saber, s1 = 9. Del renglón, 2 se obtiene t = 1. Del renglón 3, Mt + W = 0. Como t = 1, entonces W = −M. Pero en una tabla simplex se desea que el valor de W aparezca en el último renglón y en la última columna. Esto no es así en (13) y, por lo tanto, esa matriz debe modificarse. Para hacer esto, se transforma (13) en una matriz equivalente cuyo último renglón tiene la forma x1 x2 s1 s2 t W ?

?

0

1

|

?

Esto es, la M de la columna t es reemplazada por 0. Como resultado, si x1 = x2 = s2 = 0, entonces W es igual a la última entrada. Procediendo para obtener dicha matriz, al pivotear

330

Capítulo 7

Programación lineal

el elemento sombreado en la columna t, se obtiene: x1 x2 1 1  1 −1 −1 −2 

x1 1 −MR2 + R3  1 −−−−−−−−→ −1 − M 

s1 1 0 0

s2 0 −1 0

t 0 1 M

x2 1 −1 −2 + M

W 0 0 1 s1 1 0 0

R  9 1 0

s2 t 0 0 −1 1 M 0

W 0 0 1

R  9 1  −M

Ahora se revisarán algunas cosas. Si x1 = 0, x2 = 0 y s2 = 0, entonces del renglón 1 se obtiene s1 = 9, del renglón 2, t = 1; del renglón 3, W = −M. Así, ahora se tiene la tabla simplex inicial I: TABLA SIMPLEX I variable entrante ↓ Cocientes B x1 x2 s 1 s2 t W R   9÷1=9 s1 1 1 1 0 0 0 9 variable ← t  1 −1 0 −1 1 0 1 1÷1=1 saliente W −1 − M −2 + M 0 M 0 1 −M indicadores

A partir de aquí pueden utilizarse los procedimientos de la sección 7.4. Como M es un número positivo grande, el indicador más negativo es −1 − M. De este modo, la variable que entra es x1. A partir de los cocientes, se selecciona a t como la variable que sale. La entrada pivote está sombreada. Al aplicar operaciones elementales con renglones para obtener 1 en la posición del pivote y 0 en todas las demás entradas de esa columna, se obtiene la tabla simplex II: TABLA SIMPLEX II variable entrante ↓ t W B x1 x2 s1 s2  2 1 1 −1 0 variable ← s1 0 1 0 x1 1 −1 0 −1 saliente W 0 −3 0 −1 1 + M 1 indicadores

R Cocientes  8 8÷2=4 1  no hay cociente 1

De la tabla II, se tiene la siguiente solución básica factible: s1 = 8,

x1 = 1,

x2 = 0,

s2 = 0,

t=0

Como t = 0, los valores s1 = 8, x1 = 1, x2 = 0 y s2 = 0 forman una SBF inicial para el problema original. La variable artificial ha cumplido su propósito. Para las tablas siguientes se eliminará la columna t (porque se desea resolver el problema original) y se cambiarán las W por Z (puesto que W = Z para t = 0). A partir de la tabla II, la variable entrante es x2, la variable que sale es s1 y la entrada pivote está sombreada. Al aplicar operaciones elementales con renglones (omitiendo la columna t), se obtiene la tabla III: TABLA SIMPLEX III B x1 x2 s1 s2 Z R   1 1 x2 0 1 2 0 4 2   5 x1 1 0 21 − 21 0   3 1 Z 0 0 2 1 13 2 indicadores

Sección 7.6

Aquí se presenta un resumen del procedimiento que involucra variables artificiales.

Variables artificiales

331

Como todos los indicadores son no negativos, el valor máximo de Z es 13. Esto ocurre cuando x1 = 5 y x2 = 4. Es útil revisar los pasos que se realizaron para resolver el problema: Maximizar Z = x1 + 2x2

sujeta a

(14)

x1 + x2 ≤ 9

x1 − x2 ≥ 1

(15)

x1 + x2 + s1 = 9

(16)

x1 − x2 − s2 + t = 1

(17)

−x1 − 2x2 + Mt + W = 0

(18)

Se escribe la desigualdad (14) como:

x1, x2 ≥ 0

Como la desigualdad (15) involucra al símbolo ≥ y la constante situada al lado derecho no es negativa, se escribe la desigualdad (15) en una forma que tiene tanto una variable de excedencia como una variable artificial: La ecuación objetivo artificial a considerar es W = x1 + 2x2 − Mt o, de manera equivalente, La matriz de coeficientes aumentada del sistema formado por las ecuaciones (16) a (18) es B x1  s1 1 t  1 W −1

AP LÍ Q U E LO u 6. La compañía GHI fabrica dos modelos de tablas para nieve, estándar y de lujo, en dos diferentes plantas de manufactura. La producción máxima en la planta I es de 1200 tablas mensuales, mientras que la producción máxima en la planta II es de 1000 al mes. Debido a las obligaciones contractuales, el número de modelos de lujo producidos en la planta I no puede exceder el número de modelos estándar producidos en la misma planta I en más de 200 piezas. La utilidad por la fabricación de tablas para nieve de los modelos estándar y de lujo en la planta I es de $40 y $60, respectivamente, mientras que para la planta II es de $45 y $50, respectivamente. Este mes, GHI recibió un pedido por 1000 tablas para nieve del modelo estándar y 800 tablas del modelo de lujo. Determine cuántas tablas de cada modelo deben producirse en cada planta para satisfacer el pedido y maximizar la utilidad. [Sugerencia: Sea x1 el número de modelos estándar producidos y x2 el número de modelos de lujo fabricados en la planta I].

x2 1 −1 −2

s1 1 0 0

s2 0 −1 0

t 0 1 M

R  9 1 0

W 0 0 1

Ahora, se elimina M de la columna de la variable artificial y se reemplaza con 0 usando operaciones elementales con renglones. La tabla simplex I resultante corresponde a la solución básica factible inicial del problema artificial, en el que las variables de decisión x1 y x2 y la variable de excedencia s2 son cada una igual a 0: x1 B  s1 1 t  1 W −1 − M

TABLA SIMPLEX I x2 s 1 s2 t 1 1 0 0 −1 0 −1 1 −2 + M 0 M 0

W 0 0 1

R  9 1  −M

Las variables básicas s1 y t ubicadas en la columna B de la tabla corresponden a las variables de no decisión de las ecuaciones (16) y (17) que tienen coeficientes positivos. Ahora, se aplicará el método simplex hasta que se obtenga una solución básica factible en la que la variable artificial, t, sea igual a 0. Después se podrá eliminar la columna de la variable artificial, cambiar las W por Z, y continuar el procedimiento hasta obtener el valor máximo de Z. EJEMPLO 1

Variables artificiales

Utilice el método simplex para maximizar Z = 2x1 + x2 sujeta a x1 + x2 ≤ 12

x1 + 2x2 ≤ 20

−x1 + x2 ≥ 2

(19) (20) (21)

x1, x2 ≥ 0

Solución: Las ecuaciones (19), (20) y (21) involucrarán dos variables de holgura, s1 y s2, para las dos restricciones ≤, además de una variable de excedencia s3 y una variable artifi-

332

Capítulo 7

Programación lineal

cial t para la restricción ≥. Entonces, se tiene x1 + x 2 + s 1

= 12

x1 + 2x2

= 20

+ s2

−x1 + x2

(22) (23) (24)

− s3 + t = 2

Se considera a W = Z − Mt = 2x1 + x2 − Mt como la ecuación objetivo artificial o, de manera equivalente, (25)

−2x1 − x2 + Mt + W = 0

donde M es un número positivo grande. Ahora construyamos la matriz aumentada de las ecuaciones (22) a la (25): x1 1  1   −1 −2 

x2 1 2 1 −1

s1 1 0 0 0

s2 0 1 0 0

s3 0 0 −1 0

t 0 0 1 M

W 0 0 0 1

 12 20   2 0

Para obtener la tabla simplex I, se reemplaza la M de la columna de la variable artificial con un 0 sumando (−M) veces el renglón 3 al renglón 4:

B x1  s1 1 1 s2   variable ← t  −1 saliente W −2 + M

TABLA SIMPLEX I variable entrante ↓ x2 s 1 s2 s3 1 1 0 0 2 0 1 0 1 0 0 −1 −1 − M 0 0 M

t 0 0 1 0

W 0 0 0 1

indicadores

Cocientes R  12 12 ÷ 1 = 12 20  20 ÷ 2 = 10  2  2÷1= 2 −2M

Las variables s1, s2 y t de la columna B —esto es, las variables básicas— son las variables que no son de decisión y tienen coeficientes positivos en las ecuaciones (22) a la (24). Como M es un número positivo grande, (−M) es el indicador más negativo. La variable entrante es x2, la variable saliente es t y la entrada pivote está sombreada. Se continúa para obtener la tabla II: TABLA SIMPLEX II variable entrante ↓

B x1 x2  variable ← s1 2 0 saliente s2   3 0 x2  −1 1 W −3 0

s1 1 0 0 0

s2 0 1 0 0

s3 1 2 −1 −1

indicadores

t −1 −2 1 1+M

W 0 0 0 1

Cocientes R  10 10 ÷ 2 = 5 1 16   16 ÷ 3 = 5 3 2 2

Sección 7.6

Variables artificiales

333

La solución básica factible correspondiente a la tabla II tiene t = 0. Por eso se elimina la columna t y se cambian las W por Z en las tablas siguientes. A continuación se obtiene la tabla III: TABLA SIMPLEX III R B x1 x2 s1 s2 s3 Z   1 1 x1 1 0 0 0 5 2 2 3 1 0 1 s2    0 0 −2 1 2   1 1  0 −2 0 7 x2 0 1  2 Z

0

0

3 2

0

1 2

1

17

indicadores

Todos los indicadores son no negativos. Por lo tanto, el valor máximo de Z es 17. Esto ocurre cuando x1 = 5 y x2 = 7.

Ahora resuelva el problema 1 v

Restricciones de igualdad Cuando ocurre una restricción de igualdad de la forma a1x1 + a2x2 + ∙ ∙ ∙ + anxn = b,

donde b ≥ 0

en un problema de programación lineal, se utilizan variables artificiales en el método simplex. Para ilustrarlo, considere el siguiente problema: sujeta a

Maximizar Z = x1 + 3x2 − 2x3 x1 + x2 − x3 = 6

(26)

x1 , x2 , x3 ≥ 0

La restricción (26) ya está expresada como una ecuación, de modo que no es necesaria una variable de holgura. Como x1 = x2 = x3 = 0 no es una solución factible, no se tiene un punto de inicio evidente para usar el método simplex. Por lo tanto, se crea un problema artificial añadiendo primero una variable artificial t al lado izquierdo de la ecuación (26): x1 + x2 − x3 + t = 6

Aquí, una solución básica factible obvia es x1 = x2 = x3 = 0, t = 6. La función objetivo artificial es W = Z − Mt = x1 + 3x2 − 2x3 − Mt

donde M es un número positivo grande. El método simplex se aplica a este problema artificial hasta que se obtenga una SBF en la que t = 0. Esta solución dará una SBF inicial para el problema original y, entonces, se procederá como antes. En general, el método simplex puede utilizarse para sujeta a

maximizar Z = c1x1 + c2x2 + ∙ ∙ ∙ + cnxn  a11 x1 + a12 x2 + · · · + a1n xn {≤, ≥, =} b1   a21 x1 + a22 x2 + · · · + a2n xn {≤, ≥, =} b2  .. .. .. .. . . . .   am1 x1 + am2 x2 + · · · + amn xn {≤, ≥, =} bm

(27)

y x1 ≥ 0, x2 ≥ 0, …, xn ≥ 0. El simbolismo {≤, ≥, =} significa que existe una de las relaciones “≤”, “≥” o “=” para una restricción. Para cada bi < 0, se multiplica la desigualdad correspondiente por −1 (lo cual cambia el sentido de la desigualdad). Si, con todas las bi ≥ 0, todas las restricciones incluyen “≤”, el problema está en la forma estándar y se aplican directamente las técnicas simplex de las

334

Capítulo 7

Programación lineal

secciones anteriores. Si, con todas las bi ≥ 0, alguna restricción incluye “≥” o “=”, se empieza con un problema artificial que se obtiene como sigue. Cada restricción que contenga “≤” se escribe como una ecuación que incluya una variable de holgura si (con coeficiente +1): ai1x1 + ai2x2 + ∙ ∙ ∙ + ainxn + si = bi

Cada restricción que contenga “≥” se escribe como una ecuación que incluya una variable de holgura sj (con coeficiente −1) y una variable artificial tj: aj1x1 + aj2x2 + ∙ ∙ ∙ + ajnxn − sj + tj = bj

Cada restricción que contenga “=” se reescribe como una ecuación con una variable artificial tk insertada: ak1x1 + ak2x2 + ∙ ∙ ∙ + aknxn + tk = bk

Las variables artificiales incluidas en este problema serán, por ejemplo, t1, t2 y t3, entonces la función objetivo artificial es W = Z − Mt1 − Mt2 − Mt3

donde M es un número positivo grande. Una solución básica factible inicial ocurre cuando x1 = x2 = ∙∙∙ = xn = 0 y cada variable de excedencia es igual a 0. Después de obtener una tabla simplex inicial, se aplica el método simplex hasta llegar a una tabla que corresponda a una SBF en la que todas las variables artificiales sean iguales a 0. Después se eliminan las columnas de las variables artificiales, se cambian las W por Z y se procede a aplicar los procedimientos de las secciones anteriores. EJEMPLO 2

Restricción de igualdad

Utilice el método simplex para maximizar Z = x1 + 3x2 − 2x3 sujeta a −x1 − 2x2 − 2x3 = −6

(28) (29)

−x1 − x2 + x3 ≤ −2 x1 , x2 , x3 ≥ 0

(30)

x1 + 2x2 + 2x3 = 6

(31)

Solución: Las restricciones (28) y (29) tendrán las formas indicadas en (27) (esto es, las b positivas) si se multiplican ambos miembros de cada restricción por −1:

(32)

x1 + x 2 − x 3 ≥ 2

Como las restricciones (31) y (32) involucran “=” y “≥”, tendrán lugar dos variables artificiales, t1 y t2. Las ecuaciones para el problema artificial son y

=6

(33)

+ t2 = 2

(34)

−x1 − 3x2 + 2x3 + Mt1 + Mt2 + W = 0

(35)

x1 + 2x2 + 2x3

x1 + x2 − x3 − s2

+ t1

Aquí el subíndice 2 en s2 refleja el orden de las ecuaciones. La función objetivo artificial es W = Z − Mt1 − Mt2 o, de manera equivalente, donde M es un número positivo grande. La matriz de coeficientes aumentada de las ecuaciones (33) a la (35) es x2 x3 s2 t 1 t 2 W x   1 1 2 2 0 1 0 0 6  1 1 −1 −1 0 1 0 2 −1 −3 2 0 M M 1 0

Ahora se usan operaciones elementales con renglones para eliminar las M de todas las columnas de variables artificiales. Sumando −M veces el renglón 1 al renglón 3 y −M veces

Sección 7.6

Variables artificiales

335

el renglón 2 al renglón 3, se obtiene la tabla simplex inicial I:

B x1  t1 1 variable ← t2  1 saliente W −1 − 2M

TABLA SIMPLEX I variable entrante ↓ x2 x3 s2 t 1 2 2 0 1 1 −1 −1 0 −3 − 3M 2 − M M 0

t2 0 1 0

Cocientes R  6 6÷2=3 2 2÷1=2 −8M

W 0 0 1

indicadores

A continuación, se obtienen las tablas simplex II y III:

B x1  −1 variable ← t1 1 x2  saliente W 2+M

x2 0 1 0

TABLA SIMPLEX II variable entrante ↓ x3 s2 t1 t2 4 2 1 −2 −1 −1 0 1 −1 − 4M −3 − 2M 0 3 + 3M

B x1  variable ← x3 − 41  saliente x2  43  7 W 4

W 0 0 1

R Cocientes  2 2 ÷ 4 = 21  2 6 − 2M

W 0

R

indicadores

x2 0 1 0

TABLA SIMPLEX III variable entrante ↓ x3 s2 t1 t2 1 1 1 1 − 2 4 2 0

0

− 21 − 25

1 2

0

1 2 5 2

+M

1

13 2

1 4

1 4

+M

5 2

indicadores

   

Cocientes 1 2

÷

1 2

=1

Para la solución básica factible correspondiente a la tabla III, las variables artificiales t1 y t2 son 0. Ahora pueden eliminarse las columnas t1 y t2 y cambiar las W por Z. A continuación, se obtiene la tabla simplex IV: TABLA SIMPLEX IV B x1 x2 x3 s2 Z  s2 − 21 0 2 1 0  x2 21 1 1 0 0  1 Z 0 5 0 1 2 indicadores

R  1  3  9

Como todos los indicadores son no negativos, se ha llegado a la tabla final. El valor máximo de Z es 9 y ocurre cuando x1 = 0, x2 = 3 y x3 = 0.

Ahora resuelva el problema 5 v

336

Capítulo 7

Programación lineal

Regiones factibles vacías Es posible que el método simplex termine y no todas las variables artificiales sean iguales a 0. Puede demostrarse que en esta situación la región factible del problema original está vacía y, en consecuencia, no existe solución óptima. El ejemplo siguiente lo ilustrará. EJEMPLO 3

Región factible vacía

Utilice el método simplex para maximizar Z = 2x1 + x2 sujeta a −x1 + x2 ≥ 2

(36)

x1 , x2 ≥ 0

(37)

x1 + x 2 ≤ 1

y x1, x2 ≥ 0.

Solución: Como la restricción (36) es de la forma a11x1 + a12x2 ≥ b1, donde b1 ≥ 0, apare-

cerá una variable artificial. Las ecuaciones por considerar son −x1 + x2 − s1 + t1 = 2

(38)

x1 + x2 + s2 = 1

(39)

−2x1 − x2 + Mt1 + W = 0

(40)

y

donde s1 es una variable de excedencia, s2 es una variable de holgura y t1 es artificial. La función objetivo artificial es W = Z − Mt1 o, de manera equivalente, La matriz de coeficientes aumentada de las ecuaciones (38) a la (40) es x1 −1  1 −2 

x2 1 1 −1

s1 −1 0 0

s2 0 1 0

t1 1 0 M

W 0 0 1

 2 1 0

Las tablas simplex son como sigue:

B x1  t1 −1 1 variable ← s2  saliente W −2 + M x2

B  t1 x2 

x1  x2  2

x1 −2 1

W −1 + 2M

2 1 x1  x2  1 1

x1

FIGURA 7.21 Región factible vacía (no existe solución).

TABLA SIMPLEX I variable entrante ↓ x2 1 1

s1 −1 0

s2 0 1

t1 1 0

W 0 0

−1 − M

M

0

0

1

indicadores TABLA SIMPLEX II x2 s1 s2 t1 W 0 −1 −1 1 0 1 0 1 0 0 0

M

1+M

indicadores

0

1

Cocientes R  2÷1=2 2 1  1÷1=1

−2M

R 1 1 1−M

 

Como M es un número positivo grande, en la tabla simplex II los indicadores son no negativos, de modo que el método simplex termina. El valor de la variable artificial t1 es 1. Por lo tanto, como se estableció antes, la región factible del problema original está vacía y, entonces, no existe solución. Este resultado puede obtenerse de manera geométrica. En la figura 7.21 se muestran las gráficas de −x1 + x2 = 2 y x1 + x2 = 1 para x1, x2 ≥ 0. Puesto

Sección 7.6

Variables artificiales

337

que no existe un punto (x1, x2) que al mismo tiempo esté por encima de la recta −x1 + x2 = 2 y por debajo de x1 + x2 = 1, de tal forma que x1, x2 ≥ 0, la región factible está vacía y, por lo tanto, no existe solución. Ahora resuelva el problema 9 v En la siguiente sección se usará el método simplex para resolver problemas de minimización.

PROBLEMAS 7.6 Utilice el método simplex para resolver los siguientes problemas.

7. Maximizar

1. Maximizar sujeta a

Z = 2x1 + x2

sujeta a

x1 − x2 ≤ 1

x1 + x 2 ≤ 6

x1 + 2x2 ≤ 8

−x1 + x2 ≥ 4

x1 + x2 ≥ 5

x1 , x2 ≥ 0

2. Maximizar sujeta a

Z = 3x1 + 4x2 x1 + 2x2 ≤ 8

8. Maximizar sujeta a

x1 + 6x2 ≥ 12

x1 − x2 + x3 = 7 Z = x1 + 2x2 + 3x3

9. Maximizar

x1 + 2x2 + 2x3 ≤ 6 x1 − x2 − x3 ≥ 1

sujeta a

x1 , x2 , x3 ≥ 0

x1 − 2x2 + x3 ≥ 6 x1 , x2 , x3 ≥ 0

5. Maximizar

10. Maximizar sujeta a

6. Maximizar Z = 2x1 + x2 + 3x3 x2 − 2x3 ≥ 5

x1 + x2 + x3 = 7

x1 , x2 , x3 ≥ 0

x1 , x2 , x3 ≥ 0

Z = x1 + 4x2 x1 + 2x2 ≤ 8

x1 + 6x2 ≥ 12 x2 ≥ 2

x1 + x2 + x3 ≤ 10 x1 , x2 , x3 ≥ 0

sujeta a

x1 − x2 − x3 ≤ −6

Z = 3x1 + 2x2 + x3

x1 − x2 − x3 = 6

Z = 3x1 − 2x2 + x3

x1 − x2 + x3 ≥ 2

Z = x1 − x2 + 4x3 x1 + x2 + x3 ≤ 9

x1 , x2 , x3 ≥ 0

x 1 + x2 + x3 ≤ 1

4. Maximizar

sujeta a

Z = x1 + 4x2 − x3

x1 + x2 + x3 ≤ 3

3. Maximizar

sujeta a

x1 , x2 ≥ 0

x 1 + x2 − x3 ≥ 5

x1 , x2 ≥ 0

sujeta a

Z = x1 − 10x2

11. Maximizar sujeta a

x1 , x2 ≥ 0 Z = −3x1 + 2x2 x1 − x 2 ≤ 4

−x1 + x2 = 4

x1 ≥ 6

x1 , x2 ≥ 0

338

Capítulo 7

Programación lineal

14. Producción Una compañía fabrica tres productos: X, Y y Z. Cada producto requiere el uso de tiempo en las máquinas A y B que se da en la tabla siguiente:

12. Maximizar sujeta a

Z = 2x1 − 8x2 x1 − 2x2 ≥ −12

−x1 + x2 ≥ 2

x1 + x2 ≥ 10 x1 , x2 ≥ 0

13. Producción Una compañía fabrica dos tipos de escritorios: Estándar y Ejecutivo. Cada tipo requiere de los tiempos de ensamblado y acabado que se dan en la tabla siguiente: Tiempo de ensamblado

Tiempo de acabado

Utilidad por unidad

Estándar

1 hr

2 hr

$40

Ejecutivo

2 hr

3 hr

$50

Máquina A

Máquina B

Producto X

1 hr

1 hr

Producto Y

2 hr

1 hr

Producto Z

2 hr

2 hr

El número de horas por semana que A y B están disponibles para la producción son 40 y 30, respectivamente. La utilidad por unidad de X, Y y Z es de $50, $60 y $75, respectivamente. La siguiente semana deben producirse al menos cinco unidades de Z. ¿Cuál debe ser el plan de producción en ese periodo para alcanzar la utilidad máxima? ¿Cuál es la utilidad máxima? 15. Inversiones El folleto informativo de un fondo de inversión establece que todo el dinero está invertido en bonos que están considerados como A, AA y AAA; no más de 30% de la inversión total está en bonos A y AA y al menos 50% está en bonos AA y AAA. Los bonos A, AA y AAA obtienen, respectivamente, 8, 7 y 6% anual. Determine los porcentajes de la inversión total que serán comprometidos a cada tipo de bono de modo que el fondo maximice el rendimiento anual. ¿Cuál es ese rendimiento?

La utilidad sobre cada unidad también está indicada. El número de horas disponibles por semana en el departamento de ensamblado es de 200 y en el departamento de acabado de 500. A consecuencia de un contrato con el sindicato, al departamento de acabado se le garantizan al menos 300 horas de trabajo a la semana. ¿Cuántas unidades a la semana de cada tipo de escritorio debe producir la compañía para maximizar la utilidad?

Objetivo

7.7 Minimización

Mostrar cómo resolver un problema de minimización cambiando la función objetivo de modo que resulte en un problema de maximización.

Hasta aquí se ha utilizado el método simplex para maximizar funciones objetivo. En general, para minimizar una función es suficiente con maximizar su negativo. Para entender por qué, considere la función f(x) = x2 − 4. En la figura 7.22(a), observe que el valor mínimo de f es −4 y ocurre cuando x = 0. En la figura 7.22(b) se muestra la gráfica de g(x) = −f(x) = −(x2 − 4). Esta gráfica es la reflexión con respecto al eje x de la gráfica de f. Observe que el valor máximo de g es 4 y ocurre cuando x = 0. Por lo tanto, el valor mínimo de x2 − 4, es el negativo del valor máximo de −(x2 − 4). Esto es, mín f = −máx(−f ) De manera alternativa, piense en un punto C ubicado sobre la mitad positiva de la recta numérica que se desplaza hacia la izquierda. Conforme esto sucede, el punto −C se desplaza y

y 4

x

4 (a)

FIGURA 7.22

g(x)  f (x)  (x 2  4) x

f (x)  x 2  4

(b)

El valor mínimo de f (x) es igual al negativo del valor máximo de −f(x).

Sección 7.7

Minimización

339

hacia la derecha. Es claro que si, por alguna razón, C se detiene, lo hace en el mínimo valor que encuentra. Si C se detiene, también lo hace −C, en el máximo valor que encuentra. Como este valor de −C es aún el negativo del valor de C, se observa que mín C = −máx(−C) El problema del ejemplo 1 se resolverá de manera más eficiente en el ejemplo 4 de la sección 7.8.

EJEMPLO 1

Minimización

Utilice el método simplex para minimizar Z = x1 + 2x2 sujeta a (1)

−2x1 + x2 ≥ 1

(2)

−x1 + x2 ≥ 2

(3)

x1 , x2 ≥ 0

Solución: Para minimizar Z se puede maximizar −Z = −x1 − 2x2. Observe que cada una de las restricciones (1) y (2) tiene la forma a1x1 + a2x2 ≥ b, donde b ≥ 0. Por lo tanto, sus ecuaciones involucran dos variables de excedencia s1 y s2, cada una con coeficiente de −1, y dos variables artificiales t1 y t2:

(4)

−2x1 + x2 − s1 + t1 = 1

(5)

−x1 + x2 − s2 + t2 = 2

Como hay dos variables artificiales, se maximiza la función objetivo W = (−Z) − Mt1 − Mt2 donde M es un número positivo grande. En forma equivalente, (6)

x1 + 2x2 + Mt1 + Mt2 + W = 0 La matriz de coeficientes aumentada de las ecuaciones (4) a la (6) es: x1 −2  −1 

1

x2 1 1

s1 −1 0

2

0

s2 0 −1 0

t1 1 0

t2 0 1

W 0 0

M

M

1

A continuación, se obtienen las tablas simplex I, II y III:

B  variable ← t1 saliente t2 

x1 −2 −1

W 1 + 3M

TABLA SIMPLEX I variable entrante ↓ x2 1 1

2 − 2M

s1 −1 0

M

indicadores

s2 0 −1

M

 1 2 0

t1 1 0

t2 0 1

W 0 0

0

0

1

Cocientes R  1÷1=1 1 2 2÷1=2

−3M

340

Capítulo 7

Programación lineal

B x1  x2 −2 variable ← t2  1 saliente W 5−M

TABLA SIMPLEX II variable entrante ↓

x2 1 0

s1 −1 1

2−M

0

s2 0 −1 M

t1 1 −1

−2 + 2M

t2 0 1

W 0 0

R 1 1

0

1

−2 − M



Cocientes 1  ÷1=1

indicadores

B x 1 x2  x2 −1 1 s1  1 0 W

3

0

TABLA SIMPLEX III s1 s2 t1 t2 0 −1 0 1 1 −1 −1 1 0

2

M

−2 + M

indicadores

W 0 0 1

R  2 1

−4

La solución básica factible correspondiente a la tabla III tiene ambas variables artificiales iguales a 0. De este modo, las columnas t1 y t2 ya no son necesarias. Sin embargo, en las columnas x1, x2, s1 y s2 los indicadores son no negativos y, en consecuencia, una solución óptima ha sido alcanzada. Como W = −Z cuando t1 = t2 = 0, el valor máximo de −Z es −4. Por lo tanto, el valor mínimo de Z es −(−4) = 4. Esto ocurre cuando x1 = 0 y x2 = 2. Ahora resuelva el problema 1 v

Aquí se presenta un ejemplo interesante que trata sobre controles ambientales.

EJEMPLO 2

Reducción de emisiones de polvo

Una planta de cemento produce 2 500 000 barriles de cemento por año. Los hornos emiten 2 lb de polvo por cada barril producido. Una dependencia gubernamental para protección del ambiente requiere que la planta reduzca sus emisiones de polvo a no más de 800 000 lb anuales. Existen dos dispositivos de control de emisiones disponibles, A y B. El dispositivo A reduce las emisiones a 21 lb por barril y su costo es de $0.20 por barril de cemento producido. Con el dispositivo B, las emisiones son reducidas a 51 de libra por barril y el costo es de $0.25 por barril de cemento producido. Determine el plan de acción más económico que la planta debe asumir de modo que cumpla con el requerimiento gubernamental y a la vez mantenga su producción anual de 2 500 000 barriles de cemento.5

Solución: Se debe minimizar el costo anual del control de emisiones. Sean x1, x2 y x3 el número anual de barriles de cemento producidos en hornos que utilizan el dispositivo A, Este ejemplo está adaptado a partir de Robert E. Kohn, “A Mathematical Model for Air Pollution Control”, School Science and Mathematics, 69 (1969), pp. 487-494. 5

Sección 7.7

Minimización

341

el B y los que no usan dispositivo, respectivamente. Entonces x1, x2, x3 ≥ 0 y el costo anual del control de emisiones es: C = 15 x1 + 41 x2 + 0x3 (7)

Como se producen 2 500 000 barriles de cemento cada año,

(8)

x1 + x2 + x3 = 2 500 000

El número de libras de polvo emitidas anualmente por los hornos que utilizan el dispositivo A, el dispositivo B y sin dispositivo son 21 x1, 51 x2 y 2x3, respectivamente. Como el número total de libras de emisión de polvo no debe ser mayor que 800 000, 1 x 2 1

(9)

+ 15 x2 + 2x3 ≤ 800 000

Para minimizar C sujeta a las restricciones (8) y (9), donde x1, x2, x3 ≥ 0, primero se maximiza −C utilizando el método simplex. Las ecuaciones por considerar son y

x1 + x2 + x3 + t1 = 2 500 000

(10)

1 1 x1 + x2 + 2x3 + s2 = 800 000 2 5

(11)

donde t1 y s2 son la variable artificial y la variable de holgura, respectivamente. La ecuación objetivo artificial es W = (−C) − Mt1 o, en forma equivalente, 1 x 5 1

(12)

+ 41 x2 + 0x3 + Mt1 + W = 0

donde M es un número positivo grande. La matriz de coeficientes aumentada de las ecuaciones (10) a la (12) es: x1 x2 x3 s2 t1 W   1 1 1 0 1 0 2 500 000  1 1 2 1 0 0 800 000    2 5 1 5

1 4

0

0

M

1

0

Después de determinar la tabla simplex inicial, se obtiene (luego de tres tablas adicionales) la tabla final: B x1 x2 x3 s2 −C R   x2 0 1 −5 − 10 0 1 500 000 3   10 6 0 1 000 000  x1  1 0 3   1 1 −C 0 0 1 −575 000 20 6 indicadores

Observe que W es reemplazada por −C cuando t1 = 0. El valor máximo de −C es −575 000 y ocurre cuando x1 = 1 000 000, x2 = 1 500 000 y x3 = 0. Por lo tanto, el costo anual mínimo del control de emisiones debe ser −(−575 000) = $575 000. El dispositivo A debe instalarse en hornos que produzcan 1 000 000 barriles de cemento anuales y el dispositivo B en hornos que produzcan 1 500 000 barriles anuales. Ahora resuelva el problema 11 v

PROBLEMAS 7.7 Use el método simplex para resolver los problemas siguientes. 2. Minimizar

1. Minimizar sujeta a

Z = 2x1 + 5x2 x1 − x2 ≥ 7

2x1 + x2 ≥ 9 x1 , x2 ≥ 0

sujeta a

Z = 4x1 + 3x2 x1 + 2x2 ≥ 4

2x1 + x2 ≥ 4 x1 , x2 ≥ 0

342

Capítulo 7

Programación lineal

9. Minimizar

3. Minimizar sujeta a

Z = 12x1 + 6x2 + 3x3

Z = x1 + 8x2 + 5x3

sujeta a

x1 − x2 − x3 ≥ 18

x1 + x 2 + x 3 ≥ 8

x1 , x2 , x3 ≥ 0

x1 , x2 , x3 ≥ 0

4. Minimizar sujeta a

−x1 + 2x2 + x3 ≥ 2 10. Minimizar

Z = x1 + x2 + 2x3 sujeta a x1 + 2x2 − x3 ≥ 4

x 1 − x2 − x3 ≤ 3

x1 , x2 , x3 ≥ 0

Z = 2x1 + 3x2 + x3 sujeta a x1 + x2 + x3 ≤ 6

x1 − x3 ≤ −4

x2 + x3 ≤ 5

x1 , x2 , x3 ≥ 0 Z = 5x1 + x2 + 3x3

sujeta a 3x1 + x2 − x3 ≤ 4 2x1 + 2x3 ≤ 5

x1 + x2 + x3 ≥ 2 7. Minimizar

x1 , x2 , x3 ≥ 0

Z = −x1 − 3x2 + x3 sujeta a 2x1 + x2 + x3 = 4 x1 + x2 = 1

x 1 + x3 ≤ 6

8. Minimizar

x1 − x2 + x3 ≥ 3 x1 , x2 , x3 ≥ 0

5. Minimizar

6. Minimizar

Z = 4x1 + 4x2 + 6x3

x1 , x2 , x3 ≥ 0 Z = x1 − x2

sujeta a −x1 + x2 ≥ 4 x1 + x2 = 1

x1 , x2 ≥ 0

11. Control de emisiones Una planta de cemento produce 3 300 000 barriles de cemento por año. Los hornos emiten 2 libras de polvo por cada barril producido. La planta debe reducir sus emisiones a no más de 1 000 000 libras anuales. Hay dos dispositivos de control disponibles, A y B. El dispositivo A reducirá las emisiones a 21 libra por barril y el costo es de $0.25 por barril de cemento producido. Con el dispositivo B, las emisiones son reducidas a 41 de libra por barril y el costo es de $0.40 por barril de cemento producido. Determine el plan de acción más económico que la planta debe asumir de modo que mantenga su producción anual de exactamente 3 300 000 barriles de cemento. 12. Lotes de construcción Un desarrollador puede comprar lotes por $300 000 en la Avenida Baltic y por $400 000 en Park Place. En cada lote de la Avenida Baltic puede construir un edificio de apartamentos de seis pisos y en cada lote de Park Place puede construir un edificio de apartamentos de cuatro pisos. El ayuntamiento exige que su desarrollo añada 24 pisos de apartamentos en el vecindario y, también, requiere que cada desarrollo aporte por lo menos ocho puntos de embellecimiento a la ciudad. El desarrollador ganará un punto por cada lote de la Avenida Baltic y dos puntos por cada lote de Park Place. ¿Cuántos lotes debe comprar el desarrollador en la Avenida Baltic y en Park Place para minimizar sus costos y cuál es su costo mínimo? 13. Costos de transportación Un vendedor tiene tiendas en Columbus y Dayton y bodegas en Akron y Springfield. Cada tienda requiere del envío de exactamente 150 reproductores de video. En la bodega de Akron hay 200 reproductores de video y en la de Springfield hay 150.

Los costos de transportación para enviar reproductores de video desde los almacenes hasta las tiendas están dados en la tabla siguiente: Columbus

Dayton

Akron

$5

$7

Springfield

$3

$2

Por ejemplo, el costo para enviar un reproductor desde Akron a la tienda de Columbus es de $5. ¿Cómo debe pedir el vendedor los reproductores de modo que los requerimientos de las tiendas se satisfagan y los costos totales de transportación se minimicen? ¿Cuál es el costo mínimo de transportación?

Dual

Sección 7.8

14. Compra de piezas Un fabricante de automóviles compra alternadores de dos proveedores, X y Y. El fabricante tiene dos plantas, A y B, y requiere exactamente de 7000 alternadores para la planta A y de exactamente 5000 para la planta B. El proveedor X cobra $300 y $320 por los alternadores (incluyendo costos de transporte) A y B, respectivamente. Para estos precios, X requiere que el fabricante de automóviles ordene al menos un total de 3000 unidades; sin embargo, X no puede proveer más de 5000 unidades. El proveedor Y cobra $340 y $280 por cada alternador, A y B, respectivamente, y requiere una orden mínima de 7000 piezas. Determine cómo debe hacer los pedidos de alternadores el fabricante de automóviles para que su costo total sea mínimo. ¿Cuál es el costo mínimo?

utilizarse en este pedido, es el recorte que se desperdicia de este rollo. 48"

15"

15"

15"

3"

FIGURA 7.23

De igual modo, a partir de un rollo de almacenamiento se pueden cortar dos rollos de 15 pulgadas de ancho, un rollo de 10 pulgadas de ancho y otro de 8 pulgadas de ancho. En este caso, el desperdicio sería de 8 pulgadas. La tabla siguiente indica el número de rollos de 15 y 10 pulgadas, junto con el desperdicio, que pueden cortarse a partir de un rollo de almacenamiento: Ancho del rollo

15 pulg 10 pulg

Desperdicio

15. Producción de papel para envoltura Una compañía de papel almacena su papel para envoltura en rollos de 48 pulgadas de ancho, llamados rollos de almacenamiento, y los corta en anchos más pequeños dependiendo de los pedidos de los clientes. Suponga que se recibe un pedido de 50 rollos de papel de 15 pulgadas de ancho y de 60 rollos de 10 pulgadas de ancho. A partir de un rollo de almacenamiento, la compañía puede cortar tres rollos de 15 pulgadas de ancho y un rollo de 3 pulgadas de ancho. (Vea la figura 7.23). Como el rollo de 3 pulgadas de ancho no puede

343

3 0

2 1

1 —

— —

3

8

—

—

(a) Complete las últimas dos columnas de la tabla. (b) Suponga que la compañía tiene suficientes rollos de almacenamiento para cubrir la orden y que al menos 50 rollos de 15 pulgadas de ancho y al menos 60 rollos de 10 pulgadas de ancho de papel para envoltura serán cortados. Si x1, x2, x3 y x4 son los números de rollos de almacenamiento que se cortan en una de las formas descritas en las columnas 1 a 4 de la tabla, respectivamente, determine los valores de las x en tal forma que se minimice el desperdicio total. (c) ¿Cuál es la cantidad mínima de desperdicio total?

Objetivo

7.8 Dual

Presentar de manera informal y luego definir formalmente el dual de un problema de programación lineal.

Existe un principio fundamental, llamado dualidad, que permite resolver un problema de maximización al resolver un problema de minimización relacionado. A continuación, se ilustrará esto. Tabla 7.2 Máquina A

Máquina B

Utilidad por unidad

Manual

1h

1h

$10

Eléctrico

2h

4h

$24

Horas disponibles

120

180

Suponga que una compañía fabrica dos tipos de podadoras para jardín, manuales y eléctricas, y cada una requiere el uso de las máquinas A y B para su producción. En la tabla 7.2 se indica que una podadora manual requiere del uso de A durante 1 hora y de B durante otra hora. Las podadoras eléctricas requieren de A durante 2 horas y de B durante 4 horas. Los números máximos de horas disponibles por mes para las máquinas A y B son de 120 y 180, respectivamente. La utilidad por una podadora manual es de $10 y por una eléctrica es de $24. Suponiendo que la compañía puede vender todas las podadoras que produce, determine la utilidad mensual máxima. Si x1 y x2 son los números de podadoras manuales y eléctricas que se producen por mes, respectivamente, entonces se desea maximizar la función de utilidad mensual P = 10x1 + 24x2 sujeta a x1 + 2x2 ≤ 120 (1) x1 + 4x2 ≤ 180 x1 , x2 ≥ 0

(2)

344

Capítulo 7

Programación lineal

Al escribir las restricciones (1) y (2) como ecuaciones, se tiene (3)

x1 + 2x2 + s1 = 120 y x1 + 4x2 + s2 = 180

donde s1 y s2 son variables de holgura. En la ecuación (3), x1 + 2x2 es el número de horas que utiliza la máquina A. Como hay disponibles 120 horas para A, entonces s1 es el número de horas disponibles que no se utilizan para la producción. Esto es, s1 representa para A la capacidad no usada (en horas). De igual modo, s2 representa la capacidad no utilizada para B. Al resolver este problema por el método simplex, se encuentra que la tabla final es: B x1  x1 1 x2  0 P

0

x2 0 1

s1 2 − 21

s2 −1 1 2

P 0 0

0

8

2

1

R  60 30  

(4)

1320

indicadores

Así, la utilidad máxima mensual es de $1320 y ocurre cuando x1 = 60 y x2 = 30. Ahora, se verá la situación desde un punto de vista diferente. Suponga que la compañía desea rentar sus máquinas A y B. ¿Cuál es la renta mensual mínima que debe cobrar? Ciertamente, si el cobro es muy alto, nadie le rentará las máquinas. Por otra parte, si el cobro es muy bajo, no le convendría rentarlas todo el tiempo. Es obvio que la renta mínima debe ser de $1320. Esto es, el mínimo que la compañía debe cobrar es la utilidad que podría tener utilizando ella misma las máquinas. Podemos llegar a este costo de renta mínimo de manera directa, resolviendo un problema de programación lineal. Sea F el costo de la renta mensual. Para determinar F, se supone que la compañía asigna valores monetarios a cada hora de capacidad ocupada en las máquinas A y B. Sean estos valores y1 y y2, respectivamente, donde y1, y2 ≥ 0. Entonces, el valor mensual de la máquina A es 120y1 y el de la máquina B es 180y2. Por lo tanto, F = 120y1 + 180y2

El valor total del tiempo de máquina para producir una serie de podadoras manuales es 1y1 + 1y2. Esto debe ser al menos igual a los $10 de utilidad que la compañía puede recibir por producir dichas podadoras. Si no, la compañía podría ganar más dinero utilizando el tiempo de la máquina para producir una serie de podadoras manuales. De acuerdo con esto, 1y1 + 1y2 ≥ 10

De igual modo, el valor total del tiempo de máquina para producir una podadora eléctrica debe ser al menos de $24: Por lo tanto, la compañía desea sujeta a

2y1 + 4y2 ≥ 24

minimizar F = 120y1 + 180y2 y1 + y2 ≥ 10

2y1 + 4y2 ≥ 24

(5) (6)

y1 , y2 ≥ 0

Para minimizar F, se maximiza −F. Como las restricciones (5) y (6) tienen la forma a1y1 + a2y2 ≥ b, donde b ≥ 0, se considerará un problema artificial. Si r1 y r2 son variables de excedencia t1 y t2 son variables artificiales, entonces se quiere maximizar W = (−F) − Mt1 − Mt2

Sección 7.8

Dual

345

donde M es un número positivo grande, tal que y1 + y2 − r1 + t1 = 10 2y1 + 4y2 − r2 + t2 = 24

y las y, r y t son no negativas. La tabla simplex final para este problema (con las columnas de las variables artificiales eliminadas y W cambiada a −F) es: B y1  y1 1  y2  0  −F 0

y2 0 1 0

r1 −2

1

60

r2

1 2 − 21

30

−F 0

R 8



 2  −1320

0 1

indicadores

Como el valor máximo de −F es −1320, el valor mínimo de F es −(−1320) = $1320 (como se anticipó). Esto ocurre cuando y1 = 8 y y2 = 2. Por lo tanto, se ha determinado el valor óptimo de un problema de programación lineal (maximización de utilidad) encontrando el valor óptimo de otro problema de programación lineal (minimización del costo de la renta). Los valores y1 = 8 y y2 = 2 podrían haberse anticipado a partir de la tabla final del problema de maximización. En (4), el indicador 8 de la columna s1 significa que en el nivel óptimo de producción, si s1 aumenta una unidad, entonces la utilidad P disminuye en 8. Esto es, 1 hora de capacidad sin uso de A disminuye la utilidad máxima en $8. Entonces, 1 hora de capacidad de A tiene un valor monetario de $8. Se dice que el precio sombra de 1 hora de capacidad de A es de $8. Ahora, recuerde que en el problema de la renta y1 es el valor de 1 hora de capacidad de A. Así, y1 debe ser igual a 8 en la solución óptima para ese problema. De manera similar, como en la columna s2 el indicador es 2, el precio sombra de 1 hora de capacidad de B es de $2, el cual es el valor de y2 en la solución óptima del problema de la renta. Ahora se analizará la estructura de los dos problemas de programación lineal: Minimizar

Maximizar

F = 120y1 + 180y2

P = 10x1 + 24x2

sujeta a

x1 + 2x2 ≤ 120 x1 + 4x2 ≤ 180

y x1 , x2 ≥ 0.

sujeta a (7)

y1 + y2 ≥ 10 2y1 + 4y2 ≥ 24

(8)

y y1 , y2 ≥ 0.

Observe que en (7) las desigualdades son todas ≤, pero en (8) son todas ≥. En el problema de minimización, los coeficientes de la función objetivo son los términos constantes en (7). Los términos constantes en (8) son los coeficientes de la función objetivo del problema de maximización. Los coeficientes de las y1 en (8) son los coeficientes de x1 y x2 en la primera restricción de (7); los coeficientes de las y2 en (8) son los coeficientes de x1 y x2 en la segunda restricción de (7). El problema de minimización es llamado el dual del problema de maximización y viceversa. En general, es posible asociar cualquier problema dado de programación lineal con otro problema de programación lineal llamado su dual. El problema dado se llama primal. Si el primal es un problema de maximización, entonces su dual es un problema de minimización. De manera similar, si el problema primal implica minimización, su dual implica maximización. Cualquier problema primal de maximización puede escribirse en la forma indicada en la tabla 7.3. Observe que no existen restricciones sobre las b.6 El correspondiente problema Si una restricción de desigualdad incluye ≥, al multiplicar ambos lados por −1 se obtiene una desigualdad que incluye ≤. Si una restricción es una igualdad, puede reescribirse en términos de dos desigualdades: una que involucre ≤ y otra que involucre ≥. 6

346

Capítulo 7

Programación lineal

dual de minimización puede escribirse en la forma indicada en la tabla 7.4. De manera similar, cualquier problema primal de minimización puede escribirse en la forma de la tabla 7.4 y su dual es el problema de maximización que se da en la tabla 7.3. Tabla 7.3 Primal (dual) Maximizar Z = c1 x1 + c2 x2 + · · · + cn xn sujeta a a11 x1 + a12 x2 + · · · + a1n xn a21 x1 + a22 x2 + · · · + a2n xn · · · · · · · · · am1 x1 + am2 x2 + · · · + amn xn

y x1 , x2 , . . . , xn ≥ 0

 ≤ b1    ≤ b2     · ·     ·    ≤ bm

(9)

Tabla 7.4 Dual (primal) Minimizar W = b1 y1 + b2 y2 + · · · + bm ym sujeta a a11 y1 + a21 y2 + · · · + am1 ym a12 y1 + a22 y2 + · · · + am2 ym · · · · · · · · · a1n y1 + a2n y2 + · · · + amn ym y y1 , y2 , . . . , ym ≥ 0

 ≥ c1    ≥ c2     · ·     ·    ≥ cn

(10)

Ahora se comparará el primal y su dual en las tablas 7.3 y 7.4. Por conveniencia, cuando aquí se habla de restricciones, se hace referencia a aquéllas mostradas en (9) o (10); no se incluirán las condiciones de no negatividad. Observe que si todas las restricciones del problema primal involucran ≤ (≥), entonces todas las restricciones en su dual involucran ≥ (≤). En la función objetivo del dual, los coeficientes son los términos constantes de las restricciones del primal. De manera similar, los términos constantes en las restricciones del dual son los coeficientes de la función objetivo del primal. La matriz de coeficientes de los lados izquierdos de las restricciones del dual es la transpuesta de la matriz de coeficientes de los lados izquierdos de las restricciones del primal. Esto es, 

a11  a21   ·  ·   · am1

a12 a22 · · · am2

··· ···

···

T  a11 a1n a12 a2n    ·   ·  = ·   ·  · ·  amn a1n

a21 a22 · · · a2n

··· ···

···

 am1 am2   ·   ·  ·  amn

Si el primal involucra n variables de decisión y m variables de holgura, entonces el dual involucra m variables de decisión y n variables de holgura. Debe observarse que el dual del dual es el primal. Existe una relación importante entre el primal y el dual: Si el primal tiene una solución óptima, también la tiene el dual, y el valor óptimo de la función objetivo del primal es el mismo valor óptimo que el del dual. Además, suponga que la función objetivo del primal es Z = c1x1 + c2x2 + ∙ ∙ ∙ + cnxn

Sección 7.8

Dual

347

Entonces, si s1 es la variable de holgura asociada con la i-ésima restricción del dual, entonces el indicador de la columna si de la tabla simplex final del dual es el valor de xi en la solución óptima del primal. Por eso es que puede resolverse el problema primal con sólo resolver el dual. En ocasiones, esto es más conveniente que resolver de manera directa el primal. El vínculo entre el primal y el dual puede expresarse en forma muy sucinta usando notación matricial. Sean   x1  x2     ·  y X=  C = c1 c2 · · · cn  ·   ·  xn

Entonces la función objetivo del problema primal puede escribirse como Z = CX

Además, si se escribe 

a11  a21   · A=  ·  · am1

a12 a22 · · · am2

··· ···

···

 a1n a2n   ·   ·  ·  amn

y



 b1  b2     ·  B=   ·   ·  bm

entonces el sistema de restricciones para el problema primal se transforma en AX ≤ B

AP LÍ Q U E LO u 7. Encuentre el dual del problema siguiente: suponga que una compañía tiene $60 000 para comprar materiales y fabricar tres tipos de dispositivos. La compañía tiene asignadas un total de 2000 horas para tiempo de ensamblado y 120 horas para empacar los dispositivos. La tabla siguiente proporciona los costos, el número de horas y la utilidad por dispositivo de cada tipo: Tipo 1 Tipo 2 Tipo 3 Costo por $300 dispositivo Horas de 20 ensamblado por dispositivo Horas de 3 empacado por dispositivo Utilidad $300

$220

$180

40

20

$200

El problema dual tiene una función objetivo dada por, y su sistema de restricciones es:

W = BTY ATY ≥ CT y

EJEMPLO 1

Y≥0

Determinación del dual de un problema de maximización

Encuentre el dual de: Maximizar Z = 3x1 + 4x2 + 2x3 x1 + 2x2 + 0x3 ≤ 10

2

$200

X≥0

donde se entiende que ≤ (≥), entre matrices del mismo tamaño, significa que la desigualdad abarca cada par de entradas correspondientes. Ahora sea   y1  y2     ·  Y =   ·   ·  ym

sujeta a 1

y

y x1, x2, x3 ≥ 0.

2x1 + 2x2 + x3 ≤ 10

348

Capítulo 7

Programación lineal

Solución: El primal tiene la forma de la tabla 7.3. Así, el dual es

minimizar W = 10y1 + 10y2

sujeta a

y1 + 2y2 ≥ 3

2y1 + 2y2 ≥ 4

0y1 + y2 ≥ 2

y y1, y2 ≥ 0. APL Í Q U E LO u 8. Encuentre el dual del siguiente problema: una persona decide tomar dos diferentes suplementos dietéticos. Cada suplemento contiene dos ingredientes esenciales, A y B, para los cuales existen requerimientos mínimos diarios y cada uno contiene un tercer ingrediente, C, que debe minimizarse.

EJEMPLO 2

Ahora resuelva el problema 1 v Determinación del dual de un problema de minimización

Encuentre el dual de la siguiente función: Minimizar Z = 4x1 + 3x2

sujeta a

3x1 − x2 ≥ 2 x1 + x 2 ≤ 1

Suplemento Suplemento Requerimiento 1 2 diario A B C

20 mg/oz 8 mg/oz 6 mg/oz

6 mg/oz 16 mg/oz 2 mg/oz

−4x1 + x2 ≤ 3

y x1, x2 ≥ 0.

98 mg 80 mg

(11) (12) (13)

Solución: Como el primal es un problema de minimización, se desea que las restricciones

(12) y (13) involucren ≥. (Vea la tabla 7.4). Multiplicando ambos lados de (12) y (13) por −1, se obtiene −x1 − x2 ≥ −1 y 4x1 −x2 ≥ −3. De este modo, las restricciones (11) a la (13) se convierten en 3x1 − x2 ≥ 2 −x1 − x2 ≥ −1 4x1 − x2 ≥ −3

El dual es APL Í Q U E LO u 9. Una compañía produce tres clases de dispositivos que requieren tres diferentes procesos de producción. La compañía ha destinado un total de 300 horas al proceso 1, 400 horas al proceso 2 y 600 horas al proceso 3. La tabla siguiente da el número de horas por dispositivo para cada proceso: Disp. 1

Disp. 2

Disp. 3

Proceso 1

30

15

10

Proceso 2

20

30

20

Proceso 3

40

30

25

Si la utilidad es de $30 por el dispositivo 1, de $20 por el dispositivo 2 y de $20 por el dispositivo 3, use el dual y el método simplex para determinar el número de dispositivos de cada clase que la compañía debe producir con el fin de maximizar la utilidad.

maximizar W = 2y1 − y2 + 3y3

sujeta a

3y1 − y2 + 4y3 ≤ 4

−y1 − y2 − y3 ≤ 3

y y1, y2, y3 ≥ 0. EJEMPLO 3

Ahora resuelva el problema 3 v Aplicación del método simplex al dual

Utilice el dual y el método simplex para sujeta a

y x1, x2, x3 ≥ 0.

maximizar Z = 4x1 − x2 − x3 3x1 + x2 − x3 ≤ 4 x1 + x 2 + x 3 ≤ 2

Solución: El dual es

minimizar W = 4y1 + 2y2

Sección 7.8

sujeta a

Dual

349

3y1 + y2 ≥ 4

(14)

−y1 + y2 ≥ −1

(16)

(15)

y1 + y2 ≥ −1

y y1, y2 ≥ 0. Para utilizar el método simplex se deben tener constantes no negativas en (15) y (16). Al multiplicar ambos lados de estas ecuaciones por −1, se obtiene: (17)

−y1 − y2 ≤ 1

(18)

y1 − y 2 ≤ 1

Como (14) involucra ≥, se requiere de una variable artificial. Las ecuaciones correspondientes de (14), (17) y (18) son, respectivamente, 3y1 + y2 − s1 + t1 = 4

−y1 − y2 + s2

y

=1

y1 − y2 + s3 = 1

donde t1 es una variable artificial, s1 es una variable de excedenci s2 y s3 son variables de holgura. Para minimizar W, se maximiza −W. La función objetivo artificial es U = (−W) − Mt1, donde M es un número positivo grande. Después de hacer los cálculos, encontramos que la tabla simplex final es: B y1  y2 0 s2  0  y1  1

−W

0

y2 1

s1 − 41

s2 0

− 41

0

− 21

0 0

3 2

0

1 0

s3 − 43

−W 0

− 21

0

1 4

0

1 2

1

indicadores

R 1 4 5 2 5 4

− 11 2

     

El valor máximo de −W es −11 , de modo que el valor mínimo de W es 11 . De aquí que el 2 2 valor máximo de Z sea también

s3 son

3 , 2

x2 = 0 y

0 y 21, respectivamente. x3 = 21.

11 . 2

Note que los indicadores de las columnas s1, s2 y

Por lo tanto, el valor máximo de Z ocurre cuando x1 = 23, Ahora resuelva el problema 11 v

En el ejemplo 1 de la sección 7.7 se usó el método simplex para sujeta a:

minimizar Z = x1 + 2x2 −2x1 + x2 ≥ 1 −x1 + x2 ≥ 2

Este estudio muestra la ventaja de resolver el problema dual.

y x1, x2 ≥ 0. La tabla simplex inicial tiene 24 entradas e involucra dos variables artificiales. La tabla del dual sólo tiene 18 entradas y ninguna variable artificial y es más fácil de manipular, como lo mostrará el ejemplo 4. Por lo tanto, puede ser una clara ventaja resolver el dual para determinar la solución del primal. EJEMPLO 4

Uso del dual y del método simplex

Utilice el dual y el método simplex para minimizar Z = x1 + 2x2

350

Capítulo 7

Programación lineal

sujeta a

−2x1 + x2 ≥ 1 −x1 + x2 ≥ 2

y x1, x2 ≥ 0.

Solución: El dual es

maximizar W = y1 + 2y2

sujeta a

−2y1 − y2 ≤ 1 y1 + y 2 ≤ 2

y y1, y2 ≥ 0. La tabla simplex inicial es la tabla I:

TABLA SIMPLEX I variable entrante ↓ B y1 y2 s1 s2 W  s1 −2 −1 1 0 0 1 0 1 0 variable ← s2  1 saliente W −1 −2 0 0 1 indicadores

R Cocientes  1 22÷1=2 0

Después se obtiene la tabla II. TABLA SIMPLEX II B y1 y2 s1 s2 W  s1 −1 0 1 1 0 y2  1 1 0 1 0 W 1 0 0 2 1 indicadores

R  3 2 4

Como en la tabla II todos los indicadores son no negativos, el valor máximo de W es 4. De aquí que el valor mínimo de Z sea también 4. Los indicadores 0 y 2 ubicados en las columnas s1 y s2 de la tabla II, significan que el valor mínimo de Z ocurre cuando x1 = 0 y x2 = 2. Ahora resuelva el problema 9 v

PROBLEMAS 7.8 En los problemas del 1 al 8, encuentre los duales. No los resuelva.

3. Minimizar

1. Maximizar sujeta a

Z = 2x1 + 3x2

sujeta a

x1 + x 2 + x 3 ≥ 8

3x1 − x2 ≤ 4

−x1 + 2x2 + x3 ≥ 2

2x1 + 3x2 ≤ 5 x1 , x2 ≥ 0

4. Minimizar

2. Maximizar sujeta a

Z = 2x1 + x2 − x3 2x1 + 2x2 ≤ 3

−x1 + 4x2 + 2x3 ≤ 5

x1 , x2 , x3 ≥ 0

Z = x1 + 8x2 + 5x3

sujeta a

x1 , x2 , x3 ≥ 0

Z = 8x1 + 12x2 2x1 + 2x2 ≥ 1 x1 + 3x2 ≥ 2

x1 , x2 ≥ 0

Sección 7.8

Z = x1 − x2 −x1 + 2x2 ≤ 13

Z = 5x1 + 4x2 sujeta a

−x1 + x2 ≥ 3

2x1 + 3x2 ≤ 6

x1 + x2 ≥ 11

6. Maximizar

x1 + 4x2 ≤ 10

x1 , x2 ≥ 0

Z = 2x1 + 5x2 − 2x3

x1 , x2 ≥ 0

12. Maximizar Z = 2x1 + 6x2

sujeta a 2x1 − 3x2 + x3 ≤ 7

sujeta a

3x1 − 4x2 − x3 ≥ −1

7. Minimizar

3x1 + x2 ≤ 12

x1 , x2 , x3 ≥ 0

Z = 4x1 + 4x2 + 6x3 sujeta a x1 − x 2 − x3 ≤ 3 x1 − x2 + x3 ≥ 3

8. Minimizar

x1 + x2 ≤ 8 x1 , x2 ≥ 0

13. Minimizar Z = 6x1 + 4x2 sujeta a −x1 + x2 ≤ 1

x1 , x2 , x3 ≥ 0

Z = 5x1 + 4x2 sujeta a

x1 + x2 ≥ 3 x1 , x2 ≥ 0

14. Minimizar Z = 2x1 + x2 + x3

−4x1 + 3x2 ≥ −10 8x1 − 10x2 ≤ 80

sujeta a

x1 , x2 ≥ 0

2x1 − x2 − x3 ≤ 2

En los problemas 9 a 14, resuelva utilizando los duales y el método simplex. 9. Minimizar Z = 2x1 + 2x2 + 5x3 sujeta a x1 − x2 + 2x3 ≥ 2

−x1 − x2 + 2x3 ≥ 4

x1 , x2 , x3 ≥ 0

15. Publicidad Una compañía está comparando los costos de publicidad en dos medios —periódico y radio—. La tabla siguiente muestra el número de personas, por grupo de ingresos, que alcanza cada uno de estos medios por cada unidad monetaria de publicidad.

−x1 + 2x2 + x3 ≥ 3 10. Minimizar

351

11. Maximizar

5. Maximizar sujeta a

Dual

Menos de $40 000

Más de $40 000

Periódico

40

100

Radio

50

25

x1 , x2 , x3 ≥ 0 Z = 2x1 + 2x2

sujeta a x1 + 4x2 ≥ 28 2x1 − x2 ≥ 2 −3x1 + 8x2 ≥ 16 x1 , x2 ≥ 0

La compañía quiere captar al menos 80 000 personas con ingresos menores de $40 000 y al menos 60 000 con ingresos de $40 000 o más. Utilice el dual y el método simplex para determinar las cantidades que la compañía debe gastar en publicidad en periódico y en radio de modo que capte este número de personas con un costo mínimo. ¿Cuál es el costo mínimo de publicidad?

352

Capítulo 7

Programación lineal

16. Programación para camiones de entrega Debido al incremento de las ventas, un servicio de comidas considera que debe alquilar camiones de entrega adicionales. Las necesidades mínimas son de 12 unidades con espacio refrigerado y no refrigerado. En el mercado de alquiler, se dispone de dos tipos estándar de camiones. El tipo A tiene 2 unidades de espacio refrigerado y 1 unidad de espacio no refrigerado. El tipo B tiene 2 unidades de espacio refrigerado y 3 unidades de espacio no refrigerado. Los costos por milla son de $0.40 para A y de $0.60 para B. Use el dual y el método simplex para encontrar el costo total mínimo por milla y el número necesario de camiones de cada tipo para alcanzar dicho objetivo. 17. Costos de mano de obra Una compañía paga a sus trabajadores calificados y semicalificados de su departamento

de ensamblado $14 y $8 por hora, respectivamente. En el departamento de embarques, a los empleados se les paga $9 por hora y a los aprendices $7.25 por hora. La compañía requiere al menos de 90 trabajadores en el departamento de ensamblado y 60 empleados en el de embarques. Debido a acuerdos sindicales, deben emplearse al menos el doble de trabajadores semicalificados que de calificados. También, deben contratarse al menos el doble de los empleados de embarques que de aprendices. Utilice el dual y el método simplex para determinar el número de trabajadores de cada tipo que la compañía debe emplear de modo que el total de salarios por hora sea mínimo. ¿Cuál es el costo mínimo en salarios por hora?

Repaso del capítulo 7 Términos y símbolos importantes Sección 7.1 Sección 7.2

Sección 7.3 Sección 7.4

Sección 7.5 Sección 7.6 Sección 7.7 Sección 7.8

Ejemplos

Desigualdades lineales con dos variables desigualdad lineal semiplano (abierto, cerrado) sistema de desigualdades Programación lineal restricción función lineal en x y y programación lineal función objetivo solución factible condiciones de no negatividad región factible línea de isoutilidad vértice región factible acotada región factible no acotada región factible no vacía región factible vacía línea de isocosto solución no acotada Soluciones óptimas múltiples soluciones óptimas múltiples Método simplex problema de programación lineal estándar variable de holgura variable de decisión solución básica factible variable no básica variable básica tabla simplex renglón objetivo variable entrante indicador variable saliente entrada pivote Degeneración, soluciones no acotadas y soluciones múltiples degeneración solución no acotada soluciones óptimas múltiples Variables artificiales problema artificial variable artificial función objetivo artificial variable de excedencia Minimización mín C = −máx(−C) Dual precio sombra dual primal

Ej. 2, p. 296 Ej. 3, p. 297 Ej. 1, p. 302 Ej. 1, p. 302 Ej. 1, p. 302 Ej. 3, p. 303 Ej. 2, p. 302 Ej. 3, p. 303 Ej. 1, p. 308 Ej. 1, p. 317 Ej. 1, p. 317 Ej. 2, p. 319 Ej. 2, p. 319 Ej. 2, p. 326 Ej. 1, p. 331 Ej. 1, p. 339 Ej. 1, p. 347

Resumen La solución para un sistema de desigualdades lineales consiste en todos los puntos cuyas coordenadas satisfacen de manera simultánea todas las desigualdades. En forma geométrica, es la intersección de todas las regiones determinadas por las desigualdades. La programación lineal involucra la maximización o minimización de una función lineal (la función objetivo) sujeta a un sistema de restricciones, las cuales son desigualdades lineales o ecuaciones lineales. Uno de los métodos útiles para

encontrar una solución óptima para una región factible no vacía es el método de los vértices. En éste, la función objetivo se evalúa en cada uno de los vértices de la región factible y se selecciona un vértice en el que dicha función sea óptima. Para un problema que involucre más de dos variables, el método de los vértices es poco práctico o imposible. En su lugar se utiliza un método matricial conocido como método simplex que es eficiente y completamente mecánico.

Capítulo 7

Repaso

Problemas de repaso En los problemas del 1 al 10, resuelva la desigualdad o el sistema de desigualdades. 1. −3x + 2y > −6 3. 3x ≤ −5 5.

y − 3x < 6 x − y > −3

2x + y ≤ 2 −2x − y ≤ 2  4x + 2y > −6 9. 3x − 2y > −7  x≥0

7.

15. Minimizar

2. 5x − 2y + 10 ≥ 0

sujeta a

4. −x < 2

6.

x+y ≤ 5

x − 2y > 4 x+y >1

x>y x+y 5 x 50 por ciento. Se observa que si n > 365, hay más personas que días en el año. En este caso, al menos dos personas deben compartir su cumpleaños. Así, para n > 365, se tiene que P(En) = 1.

Ahora resuelva el problema 45 v

EJEMPLO 7

Dados

Se lanza un par de dados bien balanceados y se anota el número resultante en cada dado. Determine la probabilidad de que la suma de los números resultantes sea (a) 7, (b) 7 u 11 y (c) mayor que 3. Solución: Como cada dado puede caer en una de seis formas diferentes, por el principio

básico de conteo el número de resultados posibles es 6 ∙ 6 = 36. El espacio muestral consiste en los siguientes pares ordenados: (1, 1) (2, 1) (3, 1) (4, 1) (5, 1) (6, 1)

(1, 2) (2, 2) (3, 2) (4, 2) (5, 2) (6, 2)

(1, 3) (2, 3) (3, 3) (4, 3) (5, 3) (6, 3)

(1, 4) (2, 4) (3, 4) (4, 4) (5, 4) (6, 4)

(1, 5) (2, 5) (3, 5) (4, 5) (5, 5) (6, 5)

(1, 6) (2, 6) (3, 6) (4, 6) (5, 6) (6, 6)

1 Los resultados son igualmente posibles, por lo que la probabilidad de cada resultado es 36 . Hay muchos caracteres presentes en la lista anterior, puesto que cada uno de los 36 pares ordenados involucra cinco (un par de paréntesis, una coma y 2 dígitos) para un total de 36 ∙ 5 = 180 caracteres. La misma información puede transmitirse mediante los siguientes cuadros coordenados, que requieren sólo 12 caracteres y 14 líneas.

1

2

3

4

5

6

1 2 3 4 5 6

a. Sea E7 el evento en el que la suma de los números que aparecen es 7. Entonces, E7 = {(1, 6), (2, 5), (3, 4), (4, 3), (5, 2), (6, 1)}

que tiene seis resultados (y puede verse como la diagonal ascendente en los cuadros coordenados). Así, 1 6 = P(E7 ) = 36 6 b. Sea E7 u 11 el evento en que la suma es 7 u 11. Si E11 es el evento en que la suma es 11, entonces E11 = [(5, 6), (6, 5)]

el cual tiene dos resultados. Como E7 u 11 = E7 ∪ E11 y E7 y E11 son mutuamente excluyentes, se tiene P(E7 u 11) = P(E7 ) + P(E11 ) =

2 8 2 6 + = = 36 36 36 9

De manera alternativa, puede determinarse P(E7 u 11) contando el número de resultados presentes en E7 u 11. Se obtiene, E7 u 11 = {(1, 6), (2, 5), (3, 4), (4, 3), (5, 2), (6, 1), (5, 6), (6, 5)}

Sección 8.4

Probabilidad

389

que tiene ocho resultados. Por lo tanto, P(E7 u 11) =

8 2 = 36 9

c. Sea E el evento en que la suma es mayor que 3. El número de resultados en E es relativamente grande. Así, para determinar P(E), es más fácil encontrar E9, en lugar de E, y después usar la fórmula P(E) = 1 − P(E9). Aquí E9 es el evento en que la suma es 2 o 3. Se tiene E9 = {(1, 1), (1, 2), (2, 1)} el cual consta de tres resultados. Por lo tanto,

P(E ) = 1 − P(E ) = 1 −

3 11 = 36 12

Ahora resuelva el problema 27 v EJEMPLO 8

Juego interrumpido

Obtenga la solución de Pascal y Fermat para el problema de dividir el premio entre dos apostadores en un juego de azar interrumpido, como se describió en la introducción a este capítulo. Recuerde que cuando el juego fue interrumpido, el jugador 1 necesitaba r “rondas” más para ganar el premio y el jugador 2 requería s rondas más para ganar. Se acordó que el premio debía dividirse de manera que cada jugador obtuviera el valor del premio multiplicado por la probabilidad de que hubiera ganado el juego en caso de que el juego no se hubiera interrumpido. Solución: Sólo es necesario calcular la probabilidad de que el jugador 1 hubiera ganado,

si ésta es p, entonces la probabilidad de que el jugador 2 hubiera ganado es 1 − p. Ahora el juego puede tener cuando mucho r + s − 1 rondas más. Para verificar esto, observe que cada ronda produce exactamente un ganador y sea a el número de las r + s − 1 rondas ganadas por el jugador 1 y b el número de las r + s − 1 rondas ganadas por el jugador 2. Por lo tanto, r + s − 1 = a + b. Si ni el jugador 1 ni el 2 han ganado, entonces a ≤ r − 1 y b ≤ s − 1. Pero en este caso se tiene r + s − 1 = a + b ≤ (r − 1) + (s − 1) = r + s − 2

lo cual es imposible. Resulta claro que, después de r + s − 2 podría no haber todavía un ganador final, por lo que es necesario considerar r + s − 1 rondas adicionales posibles a partir del momento de la interrupción. Sea n = r + s − 1. Ahora el jugador 1 ganará si el jugador 2 gana k de las n rondas adicionales posibles, donde 0 ≤ k ≤ s − 1. Sea Ek el evento en que el jugador 2 gana exactamente k de las siguientes n rondas. Como los eventos Ek, para k = 0, 1, ∙ ∙ ∙ s−1, son mutuamente excluyentes, la probabilidad de que el jugador 1 gane está dada por s−1

P(E0 ∪ E1 ∪ · · · ∪ Es−1 ) = P(E0 ) + P(E1 ) + · · · + P(Es−1 ) =

P(Ek )

(3)

k=0

Falta determinar P(Ek). Debe suponerse también que una ronda consiste en el lanzamiento de una moneda con resultados C y X. Además se considera que el jugador 2 gana una ronda si el resultado de ésta es X. Así que el jugador 2 ganará exactamente k de las siguientes rondas si exactamente k de las siguientes n rondas son X. Por supuesto, el número de resultados posibles para las siguientes n rondas es 2n, por el principio de la multiplicación. El número de estos resultados que consta exactamente de k X es el número n Ck de formas en que puede elegirse k de entre n. Se deduce que P(Ek ) = n y, sustituyendo 2 este valor en la ecuación (3), se obtiene s−1 n=0

n Ck 2n

Ahora resuelva el problema 29 v

390

Capítulo 8

Introducción a la probabilidad y la estadística

Funciones de probabilidad en general Muchas propiedades de los espacios equiprobables se cumplen para espacios muestrales que no son equiprobables. Para ilustrar esto, considere el experimento de lanzar dos monedas balanceadas y observar el número de caras resultantes. Las monedas pueden caer en una de cuatro formas, a saber, CC CX XC XX que corresponden a dos caras, una cara, una cara y cero caras, respectivamente. Como se tiene interés en el número de caras, el espacio muestral puede escogerse como S = {0, 1, 2}

Sin embargo, en S los eventos simples no son igualmente posibles de ocurrir debido a las cuatro formas posibles en que pueden caer las monedas: dos de estas formas corresponden al resultado de una cara, mientras que sólo una corresponde al resultado de dos caras y sólo otra corresponde al resultado de cero caras. A largo plazo, es razonable esperar que los ensayos repetidos resulten en una cara alrededor de 24 de las veces, cero caras en aproximadamente 41 del tiempo y dos caras alrededor de 41 de las veces. Si se asignan probabilidades a estos eventos simples, es natural tener 1 1 2 1 P(0) = P(1) = = P(2) = 4 4 2 4 Aunque S no es equiprobable, estas probabilidades están entre 0 y 1, inclusive, y su suma es 1. Esto es consistente con lo que se estableció para un espacio equiprobable. Con base en el análisis previo, puede considerarse ahora una función de probabilidad que se relaciona con los espacios muestrales en general.

Definición Sea S = {s1, s2, …, sN} un espacio muestral para un experimento. A la función P se le llama función de probabilidad si las dos afirmaciones siguientes son ciertas: 1. 0 ≤ P(si) ≤ 1 para i = 1 a N 2. P(s1) + P(s2) + ∙ ∙ ∙ + P(sN) = 1

Si E es un evento, entonces P(E) es la suma de las probabilidades de los puntos muestrales contenidos en E. Se define P(∅) como 0. Desde un punto de vista matemático, cualquier función P que satisfaga las condiciones 1 y 2 es una función de probabilidad para un espacio muestral. Por ejemplo, considere el espacio muestral para el experimento anterior de lanzar dos monedas balanceadas y observar el número de caras: S = {0, 1, 2} Se pueden asignar las siguientes probabilidades: P(0) = 0.1

P(1) = 0.2 P(2) = 0.7

Aquí, P satisface las dos condiciones 1 y 2 y, por lo tanto, es una función de probabilidad válida. Sin embargo, esta asignación no refleja la interpretación a largo plazo de la probabilidad y, en consecuencia, no sería aceptable desde un punto de vista práctico. En general, para cualquier función de probabilidad definida sobre un espacio muestral (finito o infinito), se cumplen las siguientes propiedades: P(E ) = 1 − P(E ) P(S ) = 1

P(E1 ∪ E2 ) = P(E1 ) + P(E2 ) si E1 ∩ E2 = ∅

Probabilidad empírica Se ha visto lo fácil que es asignar probabilidades a eventos simples cuando se tiene un espacio muestral equiprobable. Por ejemplo, cuando se lanza una moneda balanceada, se tiene

Sección 8.4

Probabilidad

391

S = {C, X} y P(C) = P(X) = 21. Estas probabilidades se determinan mediante la naturaleza intrínseca del experimento —a saber, existen dos resultados posibles que deben tener la misma probabilidad porque son igualmente posibles—. Las probabilidades de este tipo se llaman probabilidades teóricas. Sin embargo, suponga que la moneda no está balanceda. ¿Cómo pueden asignarse las probabilidades? Si se lanza la moneda cierto número de veces, se pueden determinar las frecuencias relativas de la ocurrencia de caras y cruces. Por ejemplo, suponga que en 1000 lanzamientos, ocurren caras 517 veces y cruces 483 veces. 517 483 y 1000 , respectiEntonces, las frecuencias relativas de la ocurrencia de caras y cruces es 1000 vamente. En esta situación, la asignación P(C) = 0.517 y P(X) = 0.483 sería bastante razonable. Las probabilidades asignadas de esta forma se llaman probabilidades empíricas. En general, las probabilidades basadas en datos muestrales o empíricos son empíricas. Ahora suponga que la moneda fue lanzada 2000 veces y que la frecuencia relativa para la ocurren1023 977 cia de caras y cruces fue 2000 = 0.5115 y 2000 = 0.4885, respectivamente. Entonces, en este caso, sería aceptable la asignación P(C) = 0.5115 y P(X) = 0.4885. En cierto sentido, las últimas probabilidades pueden ser más indicativas de la verdadera naturaleza de la moneda que las probabilidades asociadas con 1000 lanzamientos. En el siguiente ejemplo, se asignan probabilidades (empíricas) con base en datos muestrales. EJEMPLO 9

Sondeo de opinión

Se realizó un sondeo de opinión con una muestra de 150 residentes adultos de un pueblo. A cada persona se le preguntó su opinión acerca de la emisión de un bono para construir una piscina en la comunidad. Los resultados se resumen en la tabla 8.2. Suponga que los residentes adultos del pueblo se seleccionan de manera aleatoria. Sea M el evento en que “se selecciona un residente masculino” y F el evento en que “la persona seleccionada favorece la emisión del bono”. Encuentre lo siguiente: a. b. c. d.

P(M ) P(F) P(M ∩ F ) P(M ∪ F)

Se supondrá que las proporciones que se aplican a la muestra también son válidas para la población adulta del pueblo.

Estrategia

Solución:

a. De las 150 personas incluidas en la muestra, 80 son del sexo masculino. Por lo tanto, 80 son del sexo para la población adulta del pueblo (el espacio muestral), se supone que 150 masculino. Por lo tanto, la probabilidad (empírica) de seleccionar un hombre es P(M) =

8 80 = 150 15

b. De las 150 personas de la muestra, 100 están a favor de la emisión del bono. Por lo tanto, P(F ) =

100 2 = 150 3

Tabla 8.2 Sondeo de opinión A favor

En contra

Total

Masculino

60

20

80

Femenino

40

30

70

100

50

150

Total

392

Capítulo 8

Introducción a la probabilidad y la estadística

c. La tabla 8.2 indica que 60 hombres favorecen la emisión del bono. Entonces, P(M ∩ F ) =

60 2 = 150 5

d. Para encontrar P(M ∪ F), se usa la ecuación (1):

P(M ∪ F ) = P(M) + P(F ) − P(M ∩ F ) 80 4 100 60 120 = + − = = 150 150 150 150 5

Ahora resuelva el problema 33 v

Posibilidades La probabilidad de un evento se expresa en términos de posibilidades, especialmente en situaciones de juego.

Definición Las posibilidades a favor de la ocurrencia de un evento E están dadas por la relación P(E ) P(E ) siempre que P(E9) Z 0. Las posibilidades se expresan generalmente como la relación (o p : q) de dos enteros positivos, que se lee “p a q”.

EJEMPLO 10

p q

Apuestas para un 10 en un examen

Un estudiante cree que la probabilidad de obtener un 10 en el siguiente examen de matemáticas es 0.2. ¿Cuáles son las posibilidades (a favor) de que esto ocurra? Solución: Si E = “obtener un 10”, entonces P(E) = 0.2 y P(E9) = 1 − 0.2 = 0.8. Por lo tanto, las posibilidades de obtener un 10 son

0.2 2 1 P(E ) = = = =1:4 P(E ) 0.8 8 4

Esto es, las posibilidades son de 1 a 4. (Se destaca que las posibilidades en contra de obtener un 10 son de 4 a 1). v

Si las posibilidades de que ocurra el evento E son a : b, entonces la probabilidad de E puede determinarse fácilmente. Se sabe que a P(E ) = 1 − P(E ) b

Al despejar P(E) se obtiene

bP(E ) = (1 − P(E ))a

eliminando fracciones

aP(E ) + bP(E ) = a (a + b)P(E ) = a P(E ) =

a a+b

Determinación de probabilidad a partir de posibilidades

Si las posibilidades de que ocurra el evento E son a : b, entonces a P(E ) = a+b

Sección 8.4

Probabilidad

393

A largo plazo, si las posibilidades de que ocurra E son a : b, entonces, en promedio, E debe ocurrir a veces en cada a + b ensayos del experimento. EJEMPLO 11

Probabilidad de ganar un premio

Un bono de ahorro de $1000 es uno de los premios listados en un folleto de concurso que se recibe por correo. Se establece que las posibilidades a favor de ganar el bono son 1 : 10 000. ¿Cuál es la probabilidad de ganar este premio? Solución: Aquí a = 1 y b = 10 000. De la regla anterior,

a a+b 1 1 = = 1 + 10 000 10 001

P(ganar precio) =

Ahora resuelva el problema 35 v

PROBLEMAS 8.4 1. En 4000 ensayos de un experimento, ¿cuántas veces se esperaría que ocurra el evento E si P(E) = 0.125? 2. En 3000 ensayos de un experimento, ¿cuántas veces se esperaría que ocurra el evento E si P(E9) = 0.45? 3. Si P(E) = 0.2, P(F) = 0.3 y P(E ∩ F) = 0.1, encuentre (a) P(E9) y (b) P(E ∪ F). 4. Si P(E) = 41, P(F) = 21 y P(E ∩ F) = 81, encuentre (a) P(E9) y (b) P(E ∪ F). 5. Si P(E ∩ F) = 0.831, ¿son E y F mutuamente excluyentes? 1 , encuentre P(F). 6. Si P(E) = 41, P(E ∪ F) = 21 y P(E ∩ F) = 12 7. Dados Se lanzan dos dados bien balanceados. Encuentre la probabilidad de que la suma de los números sea (a) 8; (b) 2 o 3; (c) 3, 4 o 5; (d) 12 o 13; (e) un número par; (f) un número impar; (g) menor que 10. 8. Dados Se lanza un par de dados bien balanceados. Determine la probabilidad de que al menos un dado muestre un 2 o un 3. 9. Selección de carta Una carta se selecciona en forma aleatoria de un mazo estándar de 52 cartas de juego. Determine la probabilidad de que la carta sea (a) el rey de corazones, (b) un diamante, (c) una sota, (d) roja, (e) un corazón o un basto, (f) un basto y un 4, (g) un basto o un 4, (h) roja y un rey e (i) una espada y un corazón. 10. Moneda y dado Se lanzan una moneda y un dado bien balanceados. Encuentre la probabilidad de que resulte (a) una cara y un 5, (b) una cara, (c) un 3, (d) una cara y un número par. 11. Moneda, dado y carta Se lanzan una moneda y un dado bien balanceados y se selecciona una carta en forma aleatoria de un mazo estándar de 52 cartas de juego. Determine la probabilidad de que la moneda, el dado y la carta, muestren, respectivamente (a) una cara, un 6 y un as de espadas; (b) una cara, un 3 y una reina; (c) una cara, un 2 o un 3 y una reina; (d) una cara, un número impar y un diamante. 12. Monedas Se lanzan tres monedas bien balanceadas. Encuentre la probabilidad de que (a) resulten tres caras, (b) resulte exactamente una cruz, (c) resulten no más de dos caras y (d) resulte no más de una cruz. 13. Selección de cartas De manera sucesiva y aleatoria, se eligen tres cartas de un mazo de 52 cartas de juego sin reemplazo. Encuentre la probabilidad de que (a) las tres cartas sean reyes y (b) las tres cartas sean corazones. 14. Selección de cartas De manera sucesiva y aleatoria, se eligen dos cartas de un mazo de 52 cartas de juego con reemplazo. Encuen-

tre la probabilidad de que (a) ambas cartas sean reyes y (b) una carta sea un rey y la otra sea un corazón. 15. Género de los hijos Suponiendo que el género de una persona se determina de manera aleatoria, determine la probabilidad de que una familia con tres hijos tenga (a) tres niñas, (b) exactamente un niño, (c) ninguna niña y (d) al menos una niña. 16. Selección de caramelo Se toma un caramelo de manera aleatoria de una bolsa que contiene cinco caramelos rojos, nueve blancos y dos azules. Encuentre la probabilidad de que el caramelo (a) sea azul, (b) no sea rojo, (c) sea rojo o blanco, (d) no sea rojo ni azul, (e) sea amarillo y (f) sea rojo o amarillo. 17. Selección de acciones Se selecciona de manera aleatoria una acción de entre 60 títulos distintos, 48 de los cuales tienen un dividendo anual de 6% o más. Encuentre la probabilidad de que la acción pague un dividendo anual de (a) 6% o más, (b) menos de 6 por ciento. 18. Inventario Una tienda de ropa mantiene su inventario de corbatas de manera que 40% sean de seda 100% pura. Al seleccionar una corbata de manera aleatoria, ¿cuál es la probabilidad de que (a) sea de seda 100% pura?, (b) ¿no sea de seda 100% pura? 19. Calificaciones de examen En un examen aplicado a 40 estudiantes, 10% obtuvieron un 10, 25% un 9, 35% un 8, 25% un 7 y 5% un 5. Al seleccionar un estudiante de manera aleatoria, ¿cuál es la probabilidad de que (a) haya obtenido un 10?, (b) ¿haya obtenido un 10 o un 9?, (c) ¿no haya obtenido ni 7 ni 5?, (d) ¿no haya obtenido un 5? (e) Responda las preguntas (a) a (d) si se desconoce el número de estudiantes a los que se aplicó el examen. 20. Selección de caramelos Dos bolsas contienen caramelos de colores. La bolsa 1 contiene tres caramelos rojos y dos verdes y la bolsa 2 contiene cuatro caramelos rojos y cinco verdes. Se selecciona un caramelo en forma aleatoria de cada una de las bolsas. Encuentre la probabilidad de que (a) ambos caramelos sean rojos y (b) un caramelo sea rojo y el otro verde. 21. Selección de comité De un grupo de tres mujeres y cuatro hombres, se seleccionan dos personas de manera aleatoria para formar un comité. Encuentre la probabilidad de que el comité conste sólo de mujeres. 22. Selección de comité Para la selección del comité del problema 21, encuentre la probabilidad de que el comité conste de un hombre y una mujer.

23. Calificación de examen Un estudiante responde al azar un examen con 10 preguntas del tipo verdadero o falso. Si cada

394

Capítulo 8

Introducción a la probabilidad y la estadística

pregunta vale 10 puntos, ¿cuál es la probabilidad de que el estudiante obtenga (a) 100 puntos? y (b) ¿90 o más puntos? 24. Examen de opción múltiple En un examen de opción múltiple hay ocho preguntas, cada pregunta tiene cuatro opciones y sólo una de las opciones es correcta. Si un estudiante responde cada pregunta de manera aleatoria, encuentre la probabilidad de que el estudiante conteste (a) todas las preguntas correctamente y (b) exactamente cuatro preguntas correctamente. 25. Mano de pókar Encuentre la probabilidad de que a usted le repartan cuatro cartas del mismo tipo en una mano de pókar. Esto significa simplemente cuatro cartas de un tipo y una de otra clase, por ejemplo, cuatro reinas y un 10. Exprese su respuesta usando el símbolo nCr. 41 y P(E ∩ F) = 17. 26. Suponga que P(E) = 15 , P(E ∪ F) = 105 (a) Encuentre P(F) (b) Encuentre P(E9 ∪ F) [Sugerencia: F = (E ∩ F) ∪ (E9 ∩ F)

donde E ∩ F y E9 ∩ F son mutuamente excluyentes]. 27. Comité del magisterio La clasificación del magisterio en una universidad es como se indica en la tabla 8.3. Al seleccionar al azar un comité de tres miembros del magisterio, ¿cuál es la probabilidad de que conste de (a) sólo mujeres?; (b) ¿un profesor y dos profesores asociados? Tabla 8.3 Clasificación del magisterio Hombre

Mujer

Total

Profesor

12

3

15

Profesor asociado

15

9

24

Profesor asistente

18

8

26

Instructor

20

15

35

Total

65

35

100

3 28. Dado sesgado Un dado está sesgado de manera que P(1) = 10 , 2 1 P(2) = P(5) = 10 y P(3) = P(4) = P(6) = 10. Si el dado se lanza, encuentre P(número par). 29. Juego interrumpido Un par de apostadores están lanzando una moneda y prediciendo el resultado de manera que sólo uno de ellos gana cada lanzamiento. Hay un premio de $25 que acordaron obtendría el primero que ganara 10 lanzamientos. Sus madres llegan a la escena y les ordenan detener el juego cuando Shiloh ha ganado 7 lanzamientos y Caitlin ha ganado 5. Luego, Shiloh y Caitlin dividen el dinero de acuerdo con la fórmula de Pascal y Fermat. ¿Qué parte del dinero le tocó a Shiloh? 30. Juego interrumpido Repita el problema 30 para la siguiente reunión de Shiloh y Caitlin cuando la policía interrumpe su juego de 10 lanzamientos por $50, donde Shiloh había ganado 5 lanzamientos y Caitlin sólo 2. 31. Dado sesgado Cuando se lanza un dado sesgado, las probabilidades de obtener 1 y 2 son iguales. Las probabilidades de obtener 3 y 4 también son iguales, pero son dos veces mayores que las de obtener 1 y 2. Las probabilidades de obtener 5 y 6 son las mismas, pero son tres veces mayores a las de 1 y 2. Determine P(1). 32. Para el espacio muestral {a, b, c, d, e, f, g}, suponga que las probabilidades de a, b, c, d y e son las mismas y que las probabilidades de f y g son iguales entre sí. ¿Es posible determinar P( f )? Si también se sabe que P({a, f }) = 13, ¿qué más podría decirse?

33. Incremento en los impuestos Un cuerpo legislativo está considerando un incremento en los impuestos para apoyar la educación. Se realizó una encuesta a 100 votantes registrados y los resultados se indican en la tabla 8.4. Suponga que la encuesta refleja la opinión de la población votante. Si una persona de esa población se selecciona de manera aleatoria, determine cada una de las siguientes probabilidades (empíricas). (a) P(esté a favor del aumento) (b) P(esté en contra del aumento) (c) P(sea un republicano sin opinión) Tabla 8.4 Encuesta sobre aumento de impuestos A favor

En contra

Sin opinión

Total

Demócrata

32

26

2

60

Republicano

15

17

3

35

Otro

4

1

0

5

Total

51

44

5

100

34. Ventas de cámaras de video Una cadena de tiendas de departamentos tiene almacenes en las ciudades de Exton y Whyton. Cada tienda vende tres tipos de cámaras, A, B y C. El año pasado se determinó el promedio de las ventas unitarias mensuales y los resultados son los que se indican en la tabla 8.5. Suponga que las ventas futuras siguen el patrón indicado en la tabla. (a) Determine la probabilidad de que el próximo mes la venta de una cámara sea del tipo B. (b) El próximo mes, si una venta se hace en la tienda de Exton, encuentre la probabilidad de que sea del tipo C. Tabla 8.5 Ventas unitarias por mes A

B

C

Exton

25

40

30

Whyton

20

25

30

En los problemas del 35 al 38, para la probabilidad dada, encuentre las posibilidades de que ocurra E. 35. P(E ) =

4 5

36. P(E) =

37. P(E ) = 0.7

2 7

38. P(E ) = 0.001

En los problemas del 39 al 42, se dan las posibilidades de que ocurra E. Encuentre P(E). 39. 7 : 5

40. 100 : 1

41. 3 : 7

42. a : a

43. Pronóstico del clima Un anunciador del clima por televisión reportó 75% de probabilidad de que llueva mañana. ¿Cuáles son las posibilidades de que llueva mañana? 44. Si las posibilidades de que el evento E no ocurra son 3 : 5, ¿cuáles son las posibilidades de que E ocurra? Responda de nuevo la pregunta considerando que las posibilidades de que el evento E no ocurra son a : b. 45. Sorpresa de cumpleaños Para En como en el ejemplo 6, calcule P(E25) como porcentaje redondeado a un decimal. 46. Sorpresa de cumpleaños Para En como en el ejemplo 6, calcule P(E30) como porcentaje redondeado a un decimal.

Sección 8.5

Objetivo Analizar la probabilidad condicional a través de un espacio muestral reducido así como del espacio original. Analizar un proceso estocástico mediante la ayuda de un árbol de probabilidad. Desarrollar la ley general de la multiplicación para P(E ∩ F).

Probabilidad condicional y procesos estocásticos

395

8.5 Probabilidad condicional y procesos estocásticos Probabilidad condicional La probabilidad de un evento podría verse afectada cuando se conoce información adicional relacionada con el experimento. Por ejemplo, si usted trata de adivinar la respuesta a una pregunta de opción múltiple que tiene cinco opciones, la probabilidad de obtener la respuesta correcta es 15. Sin embargo, si usted sabe que las respuestas A y B son erróneas y por lo tanto pueden descartarse, la probabilidad de adivinar la respuesta correcta se incrementa a 13. En esta sección, se consideran situaciones similares en las que se busca la probabilidad de un evento E cuando se conoce la ocurrencia de otro evento F. Esto se llama probabilidad condicional y se denota por P(E|F), que se lee como “la probabilidad condicional de E dado F”. Por ejemplo, en la situación que involucra a la pregunta de opción múltiple, se tiene P(adivinar la respuesta correcta|A y B están eliminadas) =

1 3

Para investigar sobre la noción de probabilidad condicional, se considera la siguiente situación. Se lanza un dado balanceado y se tiene interés en conocer la probabilidad del evento E = {resulta un número par}

El espacio muestral equiprobable usual para este experimento es entonces, Por lo tanto,

S = {1, 2, 3, 4, 5, 6} E = {2, 4, 6} P(E ) =

3 1 #(E ) = = #(S ) 6 2

Ahora se cambia un poco la situación. Suponga que el dado se lanza a escondidas y después se informa que ocurrió un número mayor que 3. A la luz de esta información adicional, ¿cuál es ahora la probabilidad de obtener un número par? Para responder esa pregunta, se razona de la manera siguiente. El evento F de un número más grande que 3 es F = {4, 5, 6}

Como F ya ocurrió, el conjunto de resultados posibles ya no es S, sino F. Es decir, F se vuelve el nuevo espacio muestral, llamado espacio muestral reducido o subespacio de S. En F los resultados son igualmente posibles y, de éstos, sólo 4 y 6 son favorables a E; esto es, E ∩ F = {4, 6}

Como dos de los tres resultados probables en el espacio muestral reducido son favorables a la ocurrencia de un número par, se dice que 23 es la probabilidad condicional de obtener un número par, dado que ocurrió un número mayor que 3: P(E|F ) =

#(E ∩ F ) 2 = #(F ) 3

(1)

El diagrama de Venn de la figura 8.14 ilustra la situación. Al comparar la probabilidad condicional P(E|F) = 23 con la probabilidad “no condicional” P(E) = 21, se observa que P(E|F) > P(E). Esto significa que cuando se sabe que ha ocurrido un número mayor que 3, aumenta la probabilidad de que ocurra un número par. Sin embargo, existen situaciones en las que las probabilidades condicional y no condicional son iguales. Esto se analiza en la siguiente sección.

396

Capítulo 8

Introducción a la probabilidad y la estadística S 1

3 P (E | F )  n (E F ) n (F ) 2 3

4 2

5 6

E

F E

Espacio muestral reducido, F

F

FIGURA 8.14 Diagrama de Venn para la probabilidad condicional.

En resumen, se tiene la siguiente generalización de la ecuación (1): Fórmula para calcular una probabilidad condicional

Si E y F son eventos asociados con un espacio muestral equiprobable y F Z ∅, entonces P(E|F ) =

#(E ∩ F ) #(F )

(2)

Como E ∩ F y E9 ∩ F son eventos separados cuya unión es F, es fácil ver que P(E|F) + P(E9|F) = 1 de lo cual se obtiene P(E |F ) = 1 − P(E|F )

EJEMPLO 1

Caramelos en una bolsa

Una bolsa contiene dos caramelos azules (digamos, A1 y A2) y dos caramelos blancos (B1 y B2). Si se toman dos caramelos de manera aleatoria de la bolsa, sin reemplazo, encuentre la probabilidad de que el segundo caramelo extraído sea blanco, dado que el primero es azul. (Vea la figura 8.15). Solución: Para este espacio muestral equiprobable, se toman todos los pares ordenados,

como (A1, B2) y (B2, B1), cuyos componentes indican los caramelos seleccionados en el primero y segundo turnos. Sean A y B los eventos A = {azul en el primer turno}

B = {blanco en el segundo turno}

Selección de dos caramelos sin reemplazo.

FIGURA 8.15

Dos caramelos blancos y dos azules en una bolsa.

Probabilidad condicional y procesos estocásticos

Sección 8.5

Se tiene interés en P(B|A) =

397

#(B ∩ A) #(A)

El espacio muestral reducido B consiste en todos los resultados en que se selecciona primero un caramelo azul: A = {(A1 , A2 ), (A1 , B 1 ), (A1 , B 2 ), (A2 , B1 ), (A2 , B 1 ), (A2 , B 2 )}

El evento B ∩ A consiste en los resultados obtenidos en A para los cuales el segundo caramelo es blanco: B ∩ A = {(A1 , B 1 ), (A1 , B 2 ), (A2 , B 1 ), (A2 , B 2 )}

Como #(A) = 6 y #(B ∩ A) = 4, se tiene

P(B|A) =

2 4 = 6 3

Ahora resuelva el problema 1 v En el ejemplo 1 se mostró lo eficiente que puede ser el uso de un espacio muestral reducido. Observe que no fue necesario listar todos los resultados del espacio muestral original ni del evento B. Aunque se listaron los resultados probables en A, se podría haber encontrado #(A) usando métodos de conteo. Existen dos formas en las que el primer caramelo puede ser azul y quedan tres posibilidades para elegir el segundo caramelo, que puede ser el caramelo azul restante o uno de los dos caramelos blancos. Así #(A) = 2 ∙ 3 = 6. El número #(B ∩ A) también podría encontrarse por métodos de conteo. EJEMPLO 2

Encuesta

En una encuesta de 150 personas, se le preguntó a cada persona su estatus marital y su opinión acerca de la emisión de un bono para construir una piscina en cierta comunidad. Los resultados se muestran en la tabla 8.6. Si una de esas personas se selecciona de manera aleatoria, encuentre cada una de las siguientes probabilidades condicionales. Tabla 8.6 Encuesta A favor (F)

En contra (F)

Total

Casado (M)

60

20

80

Soltero (M)

40

30

70

100

50

150

Total

a. La probabilidad de que la persona esté a favor de la emisión del bono, dado que está casada. Solución: Se tiene interés en P(F|M). El espacio muestral reducido (M) contiene 80 perso-

nas casadas, de las cuales 60 están a favor de la emisión del bono. Así, P(F|M) =

60 3 #(F ∩ M) = = #(M) 80 4

b. La probabilidad de que la persona esté casada, dado que está a favor de la emisión del bono. Solución: Se desea encontrar P(M|F). El espacio muestral reducido (F) contiene 100 per-

sonas que están a favor de la emisión del bono. De éstas, 60 son casadas. Por lo tanto, P(M|F ) =

60 3 #(M ∩ F ) = = #(F ) 100 5

Observe que aquí P(M|F) Z P(F|M). La igualdad es posible precisamente si P(M) = P(F), suponiendo que P(M), P(F) y P(M ∩ F) no son iguales a cero. v

398

Capítulo 8

Introducción a la probabilidad y la estadística

Otro método útil para calcular una probabilidad condicional es por medio de una fórmula que involucra probabilidades con respecto al espacio muestral original. Antes de establecer la fórmula, se le proporcionará al lector cierta motivación de manera que esto le parezca razonable. (El análisis que sigue está simplificado en el sentido de que se hacen algunos supuestos de manera tácita). Para considerar P(E|F), se supondrá que el evento F tiene una probabilidad P(F) y el evento E ∩ F una probabilidad P(E ∩ F). El experimento asociado con este problema se repite n veces, donde n es muy grande. Entonces, el número de ensayos en los que F ocurre es aproximadamente n ∙ P(F). De estos ensayos, el número de ensayos en los que también ocurre E es de aproximadamente n ∙ P(E ∩ F). Para una n grande, se estima P(E|F) mediante la frecuencia relativa del número de ocurrencias de E ∩ F con respecto al número de ocurrencias de F, que es aproximadamente P(E ∩ F ) n · P(E ∩ F ) = n · P(F ) P(F )

Este resultado sugiere la fórmula que aparece en la siguiente definición formal de probabilidad condicional. (La definición se aplica para cualquier espacio muestral, sea o no equiprobable).

Definición La probabilidad condicional de un evento E, dado que ha ocurrido el evento F, se denota como P(E|F) y se define mediante P(E ∩ F ) P(E|F ) = si P(F ) = 0 (3) P(F ) De manera similar, P(F|E) =

P(F ∩ E) P(E )

si P(E ) = 0

(4)

Es necesario enfatizar que en las ecuaciones (3) y (4), las probabilidades se refieren al espacio muestral original. Aquí no se trata directamente con un espacio muestral reducido. EJEMPLO 3

Control de calidad

Después de completar la corrida de producción inicial de un nuevo estilo de escritorio de metal, un técnico en control de calidad encontró que 40% de los escritorios tienen un problema de alineación y 10% tienen tanto un defecto en la pintura como un problema de alineación. Al seleccionar en forma aleatoria un escritorio de esta corrida y observar que tiene un problema de alineación, ¿cuál es la probabilidad de que también tenga un defecto en la pintura? Solución: Sean A y D los eventos

A = {problema de alineación}

D = {defecto en la pintura}

Se tiene interés en conocer P(D|A), la probabilidad de encontrar un defecto en la pintura dado un problema de alineación. De los datos dados, se tiene P(A) = 0.4 y P(D ∩ A) = 0.1. Al sustituir en la ecuación (3) se tiene P(D|A) =

0.1 1 P(D ∩ A) = = P(A) 0.4 4

Para resolver este problema, es conveniente usar la ecuación (3) porque se dan probabilidades en lugar de información acerca del espacio muestral. Ahora resuelva el problema 7 v

Sección 8.5

EJEMPLO 4

Probabilidad condicional y procesos estocásticos

399

Género de la descendencia

Si una familia tiene dos hijos, encuentre la probabilidad de que ambos sean hombres dado que uno de estos hijos es niño. Suponga que un descendiente de cualquier género es igualmente posible y que, por ejemplo, tener primero una niña y después un varón es tan probable como tener primero un niño y después una niña. Solución: Sean E y F los eventos

E = {ambos hijos son niños}

F = {al menos uno de los hijos es un niño}

Se tiene interés en conocer P(E|F). Considere que la letra B denota a un niño (boy) y G a una niña (girl), y utilice el espacio muestral equiprobable S = {BB, BG, GG, GB}

donde, en cada resultado, el orden de las letras indica el orden en que nacieron los hijos. Así, E = {BB}

A partir de la ecuación (3),

F = {BB, BG, GB}

P(E|F ) =

P(E ∩ F ) = P(F )

y 1 4 3 4

E ∩ F = {BB}

=

1 3

De manera alternativa, este problema puede resolverse usando el espacio muestral reducido F: P(E|F ) =

#(E ∩ F ) 1 = #(F ) 3

Ahora resuelva el problema 9 v Las ecuaciones (3) y (4) pueden reescribirse en términos de productos eliminando fracciones. Esto da, P(E ∩ F) = P(F)P(E|F)

y

P(F ∩ E) = P(E)P(F|E)

Por la ley conmutativa, P(E ∩ F) = P(F ∩ E), entonces podemos combinar las ecuaciones para obtener una ley importante: Ley general de la multiplicación

P(E ∩ F ) = P(E )P(F|E)

(5)

= P(F )P(E|F )

La ley general de la multiplicación establece que si se tienen dos eventos, la probabilidad de que ambos ocurran es igual a la probabilidad de que ocurra uno multiplicada por la probabilidad condicional de que el otro ocurra, dado que ha ocurrido el primero. EJEMPLO 5

Publicidad

Una compañía de hardware de computadora coloca un anuncio de su nuevo módem en una popular revista de computación. La compañía cree que el anuncio será leído por 32% de los lectores de la revista y que 2% de quienes lean el anuncio comprarán el módem. Suponga que esto es cierto y encuentre la probabilidad de que un lector de la revista lea el anuncio y compre el módem.

400

Capítulo 8

Introducción a la probabilidad y la estadística

Solución: Considerando que L denota el evento “lee el anuncio” y C denota “compra el

módem”, se tiene interés en conocer P(L ∩ C). Se tiene que P(L) = 0.32. El hecho de que 2% de los lectores del anuncio comprarán el módem puede escribirse como P(C|L) = 0.02. Por la ley general de la multiplicación, ecuación (5), tenemos P(L ∩ C) = P(L)P(C|L) = (0.32)(0.02) = 0.0064 Ahora resuelva el problema 11 v

Procesos estocásticos A la ley general de la multiplicación también se le llama ley de probabilidad compuesta. La razón es que resulta extremadamente útil cuando se aplica a un experimento que puede expresarse como una sucesión (o composición) de dos o más experimentos distintos, llamados ensayos o etapas. Al experimento original se le llama experimento compuesto y la sucesión de ensayos es un proceso estocástico. Las probabilidades de ocurrencia de los eventos asociados con cada ensayo (después del primero) podrían depender de los eventos ocurridos en los ensayos previos, de manera que son probabilidades condicionales. Cuando se analiza un experimento compuesto, un diagrama de árbol resulta ser extremadamente útil porque mantiene a la vista el rastro de los resultados posibles en cada etapa. Una ruta completa desde el inicio hasta el final del árbol proporciona un resultado del experimento. La noción de un experimento compuesto se analiza con detalle en el siguiente ejemplo. Léalo con cuidado. Aunque el análisis es largo porque se busca desarrollar una nueva idea, el cálculo real toma poco tiempo. EJEMPLO 6

Cartas y árbol de probabilidad

Se toman dos cartas sin reemplazo de un mazo estándar de cartas. Encuentre la probabilidad de que la segunda carta sea roja. Solución: El experimento de tomar dos cartas sin reemplazo puede pensarse como un ex-

perimento compuesto consistente en una sucesión de dos ensayos: el primer ensayo consiste en seleccionar una carta y el segundo en seleccionar una segunda carta después de que se ha tomado la primera. El primer ensayo tiene dos resultados posibles: R1 = {carta roja} o

B1 = {carta negra}

(Aquí el subíndice “1” se refiere al primer ensayo). En la figura 8.16, estos resultados se representan mediante dos ramas trazadas en el primer nivel del árbol. Tenga en cuenta que estos resultados son mutuamente excluyentes y exhaustivos en el sentido de que no hay otras posibilidades. Como en el mazo hay 26 cartas de cada color, se tiene P(R1 ) =

26 52

y

P(B1 ) =

26 52

Estas probabilidades no condicionales se escriben a lo largo de las ramas correspondientes. El nombre apropiado de la figura 8.16 es árbol de probabilidad. Ahora, si se obtiene una carta roja en el primer ensayo, entonces, de las 51 cartas restantes, 25 son rojas y 26 son negras. La carta seleccionada en el segundo ensayo puede ser roja (R2) o negra (B2). Así, en el árbol, la horquilla localizada en R1 tiene dos ramas: roja y negra. y P(B2 |R1 ) = 26 se colocan a lo largo Las probabilidades condicionales P(R2 |R1 ) = 25 51 51 de estas ramas. De manera similar, si se obtiene una carta negra en el primer ensayo, entony ces, de las 51 cartas restantes, 26 son rojas y 25 son negras. Por lo tanto, P(R2 |B1 ) = 26 51 P(B2 |B1 ) = 25 , como se indica a lo largo de las dos ramas que salen de B . El árbol comple1 51 to tiene dos niveles (uno por cada ensayo) y cuatro rutas (una por cada uno de los eventos mutuamente excluyentes y exhaustivos del experimento compuesto). Observe que a lo largo de las ramas, desde el vértice “Inicio” hasta R1 y B1, la suma de probabilidades es igual a 1: 26 26 =1 + 52 52

Sección 8.5

Probabilidad condicional y procesos estocásticos Resultado

P(R2 |R1) 25 51 P(R1)

401

Probabilidad

R2

R1

R2

26 52

25 51

B2

R1

B2

26 52

26 51

R2

B1

R2

26 52

26 51

B2

B1

B2

26 52

25 51

25 102

R1

26 52

26 51

Inicio

26 51

26 52

13 51

B1 25 51 Ensayo 1 (primera selección)

FIGURA 8.16

Ensayo 2 (segunda selección)

Árbol de probabilidad para el experimento compuesto.

En general, la suma de probabilidades a lo largo de todas las ramas que salen de un solo vértice hacia un resultado de ese ensayo debe ser igual a 1. Así, para el vértice en R1, 25 26 + =1 51 51

y para el vértice en B1,

26 25 + =1 51 51

Ahora, consideremos la ruta del extremo superior. Esta ruta representa el evento “roja en la primera selección y roja en la segunda selección”. Por la ley general de la multiplicación, P(R1 ∩ R2 ) = P(R1 )P(R2 |R1 ) =

25 26 25 · = 52 51 102

Esto es, la probabilidad de un evento se obtiene multiplicando las probabilidades anotadas en las ramas de la ruta trazada para ese evento. Las probabilidades para las otras tres rutas también se indican en el árbol. De regreso a la pregunta original, se observa que dos rutas dan una carta roja en la segunda selección, a saber, las rutas para R1 ∩ R2 y B1 ∩ R2. Por lo tanto, el evento “segunda carta roja” es la unión de dos eventos mutuamente excluyentes. Por la ley de la suma, la probabilidad del evento es la suma de las probabilidades anotadas para las dos rutas: P(R2 ) =

26 25 26 26 25 13 1 · + · = + = 52 51 52 51 102 51 2

Observe lo fácil que fue encontrar P(R2) usando un árbol de probabilidad. A continuación se presenta un resumen de lo realizado: R2 = (R1 ∩ R2 ) ∪ (B1 ∩ R2 )

P(R2 ) = P(R1 ∩ R2 ) + P(B1 ∩ R2 )

= P(R1 )P(R2 |R1 ) + P(B1 )P(R2 |B1 ) 26 25 26 26 25 13 1 = · + · = + = 52 51 52 51 102 51 2

Ahora resuelva el problema 29 v EJEMPLO 7

Cartas

Dos cartas se toman sin reemplazo de un mazo estándar de cartas. Encuentre la probabilidad de que ambas cartas sean rojas.

402

Capítulo 8

Introducción a la probabilidad y la estadística

Solución: Considere de nuevo el árbol de probabilidad de la figura 8.16. Sólo una ruta da

una carta roja en ambas selecciones, a saber, la de R1 ∩ R2. Así, al multiplicar las probabilidades anotadas a lo largo de esta ruta se obtiene la probabilidad deseada: P(R1 ∩ R2 ) = P(R1 )P(R2 |R1 ) =

26 25 25 · = 52 51 102

Ahora resuelva el problema 33 v EJEMPLO 8

Circuitos de computadora defectuosos

Una compañía usa un circuito de computadora en el ensamble de cada unidad de un producto. Los circuitos se compran a los proveedores A, B y C y se toman de manera aleatoria para ensamblar una unidad. Veinte por ciento vienen de A, 30% de B y los restantes provienen de C. La compañía cree que la probabilidad de que un circuito de A resulte defectuoso en las primeras 24 horas de uso es de 0.03, las probabilidades correspondientes para B y C son de 0.04 y 0.01, respectivamente. Si se elige de manera aleatoria una unidad ensamblada y se prueba durante 24 horas continuas, ¿cuál es la probabilidad de que el circuito resulte defectuoso? Solución: En este problema, hay una sucesión de dos ensayos: la selección de un circuito

(A, B, C) y después probar el circuito seleccionado [defectuoso (D) o no defectuoso (D9)]. Se proporcionan las probabilidades no condicionales P(A) = 0.2

y P(B) = 0.3

Como A, B y C son mutuamente excluyentes y exhaustivos,

P(C) = 1 − (0.2 + 0.3) = 0.5

A partir del planteamiento del problema, también se tienen las probabilidades condicionales P(D|A) = 0.03

P(D|B) = 0.04

P(D|C) = 0.01

Se desea encontrar P(D). Para comenzar, se construye el árbol de probabilidad de dos niveles que se muestra en la figura 8.17. Se observa que las rutas que dan un circuito defectuoso son las trazadas para los eventos A∩D B∩D C∩D Como estos eventos son mutuamente excluyentes, P(D) = P(A ∩ D) + P(B ∩ D) + P(C ∩ D)

= P(A)P(D|A) + P(B)P(D|B) + P(C)P(D|C)

= (0.2)(0.03) + (0.3)(0.04) + (0.5)(0.01) = 0.023

Ahora resuelva el problema 47 v Probabilidad

0.03

D

(0.2) (0.03)

A 0.97

0.2

0.04 0.3

Inicio

D' D

(0.3) (0.04)

B 0.96

0.5

0.01

D' D

(0.5) (0.01)

C 0.99

FIGURA 8.17

D'

Árbol de probabilidad para el ejemplo 8.

Sección 8.5

Probabilidad condicional y procesos estocásticos

403

La ley general de la multiplicación puede extenderse de manera que se aplique a más de dos eventos. Para n eventos, se tiene P(E1 ∩ E2 ∩ · · · ∩ En )

= P(E1 )P(E2 |E1 )P(E3 |E1 ∩ E2 ) · · · P(En |E1 ∩ E2 ∩ · · · ∩ En−1 )

(Se supone que todas las probabilidades condicionales están definidas). En palabras, la probabilidad de que dos o más eventos ocurran es igual a la probabilidad de que ocurra uno de esos eventos multiplicada por la probabilidad condicional de que ocurra un segundo evento dado que el primero ya ocurrió, multiplicada por la probabilidad condicional de que ocurra un tercer evento, dado que ya ocurrieron los primeros dos, y así sucesivamente. Por ejemplo, en la forma del ejemplo 7, la probabilidad de tomar sin reemplazo tres cartas de un mazo es P(R1 ∩ R2 ∩ R3 ) = P(R1 )P(R2 |R1 )P(R3 |R1 ∩ R2 ) =

EJEMPLO 9

26 25 24 · · 52 51 50

Caramelos en una bolsa

La bolsa I contiene un caramelo negro y dos rojos y la bolsa II contiene un caramelo amarillo. (Vea la figura 8.18). Una bolsa se selecciona al azar. Después se toma de manera aleatoria un caramelo de la bolsa seleccionada y se coloca en la otra bolsa. Luego se toma de manera aleatoria un caramelo de esta última bolsa. Encuentre la probabilidad de que el caramelo sea amarillo.

Selección de caramelo

Selección de bolsa

Bolsa I

Selección de caramelo

Bolsa II

Selección de caramelo

Bolsa II

FIGURA 8.18

Selección de caramelo

Bolsa I

Selecciones de caramelos contenidos en bolsas.

Solución: Este es un experimento compuesto con tres ensayos:

a. Se selecciona una bolsa. b. Se escoge un caramelo de la bolsa. c. Se pone el caramelo en la otra bolsa y, de ésta, se toma un caramelo.

Deseamos encontrar P(caramelo amarillo en la segunda selección). Se analiza la situación construyendo un árbol de probabilidad de tres niveles. (Vea la figura 8.19). El primer ensayo tiene dos resultados posibles igualmente probables, “bolsa I” y “bolsa II”, de manera que cada resultado tiene probabilidad de 12. Si se selecciona la bolsa I, el segundo ensayo tiene dos resultados posibles, “rojo” (R) o “negro” (N), con probabilidades condicionales P(R|I) = 23 y P(N|I) = 13. De seleccionar la bolsa II, hay un resultado posible, “amarillo” (A), de manera que P(A|II) = 1. Así, el segundo nivel del árbol tiene tres ramas.

404

Capítulo 8

Introducción a la probabilidad y la estadística R

1/2 2/3

R

Probabilidad 1/2

A

1/2

N

1/2

A

I 1/2

1/3

1/2

1/4

A 1/4

Ensayo 1 (selección de bolsa)

FIGURA 8.19

1 2

1 2

1 3

1 2

1 2

1

1 4

R

2/4 1

2 3

N

Inicio

II

1 2

N A

Ensayo 2 Ensayo 3 (primera selección (segunda selección de caramelo) de caramelo)

Árbol de probabilidad de tres niveles.

Ahora se pasa al tercer ensayo. Si fue seleccionada la bolsa I y se tomó un caramelo rojo de ahí para colocarlo en la bolsa II, entonces la bolsa II contiene un caramelo rojo y uno amarillo. Por lo tanto, al final del segundo ensayo, en el vértice R la horquilla tiene dos ramas, R y A, con las probabilidades condicionales 1 1 y P(A|I ∩ R) = P(R|I ∩ R) = 2 2 De manera similar, el árbol muestra las dos posibilidades de que en un inicio se haya seleccionado la bolsa I y colocado un caramelo negro en la bolsa II. Ahora, si la bolsa II fue seleccionada en el primer ensayo, entonces se tomó el caramelo amarillo y se le colocó en la bolsa I, así la bolsa I contiene dos caramelos rojos, uno negro y uno amarillo. De este modo, en A la horquilla tiene tres ramas, una con probabilidad de 24 y dos con probabilidad de 14. Se observa que hay tres rutas que dan un caramelo amarillo en el tercer ensayo, entonces, para cada ruta, se multiplican las probabilidades anotadas a lo largo de sus ramas. Por ejemplo, la segunda ruta de la rama superior representa I → R → A; la probabilidad de este evento es P(I ∩ R ∩ A) = P(I)P(R|I)P(A|I ∩ R) 1 2 1 = · · 2 3 2 Sumando las probabilidades para las tres rutas se obtiene 1 1 2 1 1 1 1 1 P(caramelo amarillo en la segunda selección) = · · + · · + · 1 · 2 3 2 2 3 2 2 4 1 1 1 3 = + + = 6 12 8 8

Ahora resuelva el problema 43 v

PROBLEMAS 8.5 1. Dado el espacio muestral equiprobable S = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9} y los eventos E = {1, 3}

2. Dado el espacio muestral equiprobable S = {1, 2, 3, 4, 5} y los eventos E = {1, 2} F = {3, 4}

F = {1, 2, 4, 5, 6}

G = {5, 6, 7, 8, 9}

encuentre las siguientes probabilidades. (a) P(E|F ) (d) P(F|E)

(b) P(E |F ) (e) P(E|F ∩ G)

(c) P(E|F )

G = {1, 2, 3}

encuentre las siguientes probabilidades. (a) P(E ) (d) P(G|E)

(b) P(E|F ) (e) P(G|F )

(c) P(E|G) (f) P(E |F )

Sección 8.5

3. Si P(E) > 0, encuentre P(E|E). 4. Si P(E) > 0, encuentre P(∅|E). 5. Si P(E9|F) = 0.62, encuentre P(E|F). 6. Si F y G son eventos mutuamente excluyentes con probabilidades dadas, encuentre P(F|G). 7. Si P(E) = 41, P(F) = 31 y P(E ∩ F) = 61, encuentre las siguientes probabilidades: (a) P(E|F) (b) P(F|E) 1 3 1 8. Si P(E) = 4, P(F) = 3 y P(E|F) = 4, encuentre P(E ∪ F). [Sugerencia: Use la ley de la suma para encontrar P(E ∪ F)]. 7 y P(E ∩ F) = 61, encuentre las siguien9. Si P(E) = 41, P(E ∪ F) = 12 tes probabilidades: (a) P(F|E) (b) P(F ) (c) P(E|F ) (d) P(E|F9) [Sugerencia: Encuentre P(E ∩ F9) usando la identidad P(E) = P(E ∩ F) + P(E ∩ F9)]. 3 7 y P(E ∪ F) = 10 , encuentre P(F|E). 10. Si P(E) = 45, P(F) = 10 11. Polilla gitana Debido a que tres grandes áreas densamente pobladas por árboles han sido infestadas con polilla gitana, se está considerando el rociado aéreo para destruir las larvas. Se realizó un sondeo con 200 residentes de estas áreas para determinar si están a favor o no del rociado. Los datos resultantes se muestran en la tabla 8.7. Suponga que se selecciona al azar un residente. Sea I el evento en que “el residente es del área I”, y así sucesivamente. Encuentre las siguientes probabilidades: (a) P(F ) (d) P(III)

(b) P(F|II) (e) P(III|O)

(c) P(O|I) (f) P(II|N )

Tabla 8.7 Área I Área II Área III Total A favor (F)

46

35

44

125

Opuesto (O)

22

15

10

47

No dio opinión (N)

10

8

10

28

Total

78

58

64

200

12. Selección de universidad e ingreso familiar Un sondeo entre 175 estudiantes resultó en los datos que se muestran en la tabla 8.8, los cuales indican el tipo de universidad al que asisten los estudiantes y el nivel de ingresos de la familia del estudiante. Suponga que se selecciona al azar un estudiante del sondeo. (a) Encuentre la probabilidad de que el estudiante asista a una universidad pública, dado que proviene de una familia de ingresos medios. (b) Encuentre la probabilidad de que el estudiante sea de una familia de altos ingresos, dado que asiste a una universidad privada. (c) Si el estudiante viene de una familia de altos ingresos, encuentre la probabilidad de que asista a una universidad privada. (d) Encuentre la probabilidad de que el estudiante asista a una universidad pública o venga de una familia de bajos ingresos. Tabla 8.8 Universidad Ingresos

Privada

Pública

Total

Altos

14

11

25

Medios

25

55

80

Bajos

10

60

70

Total

49

126

175

Probabilidad condicional y procesos estocásticos

405

13. Preferencia de bebidas de cola Se realizó un sondeo entre consumidores de bebidas de cola para ver cuál de las dos marcas más populares preferían. Se encontró que a 45% les gustaba la marca A, 40% preferían la marca B y a 20% les gustaban ambas. Suponga que una persona del sondeo se selecciona de manera aleatoria. (a) Encuentre la probabilidad de que a la persona le guste la marca A, dado que le gusta la marca B. (b) Encuentre la probabilidad de que a la persona le guste la marca B, dado que le gusta la marca A. 14. Control de calidad De los reproductores MP3 fabricados por una compañía famosa, 19% tienen auriculares defectuosos y 13% tienen auriculares defectuosos y pantallas rayadas. Si se selecciona al azar un reproductor MP3 de un embarque y el aparato tiene auriculares defectuosos, ¿cuál es la probabilidad de que tenga la pantalla rayada? En los problemas 15 y 16, suponga que un hijo de cualquier género es igualmente posible y que, por ejemplo, tener a una niña primero y después a un niño es tan probable como tener a un niño primero y a una niña después. 15. Género de la descendencia Si una familia tiene dos hijos, ¿cuál es la probabilidad de que uno de ellos sea niño, dado que al menos uno de ellos es niña? 16. Género de la descendencia Si una familia tiene tres hijos, encuentre lo siguiente. (a) La probabilidad de que tenga dos niñas, dado que al menos uno de los hijos es un niño. (b) La probabilidad de que tenga al menos dos niñas, dado que el hijo mayor es una niña. 17. Lanzamiento de moneda Si se lanza una moneda balanceada tres veces de manera sucesiva, encuentre lo siguiente. (a) La probabilidad de obtener exactamente dos cruces, dado que el segundo lanzamiento es una cruz. (b) La probabilidad de obtener exactamente dos cruces dado que el segundo lanzamiento es una cara. 18. Lanzamiento de moneda Si se lanza una moneda balanceada cuatro veces de manera sucesiva, encuentre las posibilidades de obtener cuatro cruces, dado que el primer lanzamiento es una cruz. 19. Lanzamiento de dado Si se lanza un dado balanceado, encuentre la probabilidad de obtener un número menor que 4, dado que el número es impar. 20. Cartas Si una carta se toma al azar de un mazo estándar, encuentre la probabilidad de obtener una espada, ya que la carta es negra. 21. Lanzamiento de dados Si se lanzan dos dados, encuentre la probabilidad de que ocurran dos números 1, dado que al menos uno de los dados muestra un 1. 22. Lanzamiento de dados Si se lanzan dos dados balanceados, uno rojo y otro verde, encuentre la probabilidad de que la suma de resultados sea mayor que 9, dado que el dado rojo muestra un 5. 23. Lanzamiento de dados Si se lanzan dos dados balanceados, uno rojo y otro verde, encuentre la probabilidad de obtener un total de 7, dado que el dado verde muestra un número par. 24. Lanzamiento de dados Un dado balanceado se lanza dos veces de manera sucesiva. (a) Encuentre la probabilidad de que la suma sea 6, dado que el segundo lanzamiento no es 2 ni 4. (b) Encuentre la probabilidad de que la suma sea 6 y que el segundo lanzamiento no sea 2 ni 4. 25. Lanzamiento de dados Si, de manera sucesiva, se lanza dos veces un dado balanceado, encuentre la probabilidad de obtener un total mayor que 8, dado que el primer lanzamiento es mayor que 2. 26. Moneda y dado Si se lanzan una moneda y un dado balanceados, encuentre la probabilidad de que la moneda muestre una cruz, dado que el número obtenido en el dado es impar.

406

Capítulo 8

Introducción a la probabilidad y la estadística

27. Cartas Si una carta se toma de manera aleatoria de un mazo de 52 cartas, encuentre la probabilidad de que sea un rey, dado que es una carta de corazones. 28. Cartas Si una carta se toma de manera aleatoria de un mazo de 52 cartas, encuentre la probabilidad de que sea de corazones, dado que es una carta con figura (sota, reina o rey). 29. Cartas Si dos cartas se toman de manera aleatoria y sin reemplazo de un mazo estándar, encuentre la probabilidad de que la segunda carta no sea con figura, dado que la primera es una carta con figura (sota, reina o rey). En los problemas del 30 al 35, considere que el experimento es compuesto. 30. Cartas Si dos cartas se toman de manera aleatoria de un mazo estándar, encuentre la probabilidad de que ambas sean ases si: (a) las cartas se seleccionan sin reemplazo. (b) las cartas se seleccionan con reemplazo. 31. Cartas Si tres cartas se seleccionan de manera aleatoria y sin reemplazo de un mazo estándar, encuentre la probabilidad de obtener un rey, una reina y una sota en ese orden. 32. Cartas Si tres cartas se seleccionan de manera aleatoria y sin reemplazo de un mazo estándar, encuentre la probabilidad de obtener el as de espadas, el as de corazones y el as de diamantes en ese orden. 33. Cartas Si tres cartas se seleccionan de manera aleatoria y sin reemplazo de un mazo estándar, encuentre la probabilidad de que las tres cartas sean sotas. 34. Cartas Si dos cartas se seleccionan de manera aleatoria y sin reemplazo de un mazo estándar, encuentre la probabilidad de que la segunda carta sea de corazones. 35. Cartas Si dos cartas se seleccionan de manera aleatoria y sin reemplazo de un mazo estándar, encuentre la probabilidad de obtener dos sotas, dado que la primera carta es una figura. 36. Llamada-despertador Barbara Smith, una representante de ventas, está pasando la noche en un hotel y tiene una reunión en la que desayunará con un cliente importante la mañana siguiente. Pide en la recepción del hotel que le hagan una llamada para despertarla a las 7 a.m. con el propósito de estar lista para la reunión. La probabilidad de que le hagan la llamada es 0.9. Si recibe la llamada, la probabilidad de que esté a tiempo en la reunión es 0.9. Si no recibe la llamada, la probabilidad de que esté a tiempo en la reunión es 0.4. Encuentre la probabilidad de que llegue a tiempo a la reunión. 37. Sondeo a contribuyentes En cierto distrito escolar, se envió un cuestionario a todos los contribuyentes propietarios en relación con la construcción o no de una escuela secundaria. De aquellos que respondieron, 60% estuvieron a favor de la construcción, 30% se oponían y 10% no dieron su opinión. Un análisis posterior de los datos en relación con el área donde viven los contribuyentes dio los resultados de la tabla 8.9. Tabla 8.9 Urbana

Suburbana

A favor

45%

55%

En contra

55%

45%

Sin opinión

35%

65%

(a) Si uno de los contribuyentes del sondeo se selecciona de manera aleatoria, ¿cuál es la probabilidad de que viva en un área urbana? (b) Si uno de los contribuyentes del sondeo se selecciona de manera aleatoria, use el resultado del inciso (a) para encontrar la probabilidad de que el contribuyente esté a favor de la construcción de la escuela, dado que esa persona vive en un área urbana.

38. Marketing Una agencia de viajes tiene un teléfono computarizado que selecciona de manera aleatoria números telefónicos para anunciar viajes espaciales suborbitales. El teléfono marca automáticamente el número seleccionado y reproduce un mensaje pregrabado a quien recibe la llamada. La experiencia ha mostrado que 2% de quienes reciben la llamada muestran interés y contactan a la agencia. Sin embargo, de éstos, sólo 1.4% compra un viaje. (a) Encuentre la probabilidad de que una persona que recibió la llamada contacte a la agencia y compre un viaje. (b) Si 100 000 personas reciben la llamada, ¿cuántas se espera que contacten a la agencia y compren un viaje? 39. Conejos en un sombrero de copa Un sombrero de copa contiene tres conejos amarillos y dos rojos. (a) Si dos conejos se sacan de manera aleatoria y sin reemplazo del sombrero, encuentre la probabilidad de que el segundo conejo sacado sea amarillo, dado que el primero es rojo. (b) Repita el inciso (a), pero suponga que el primer conejo se reemplaza antes de sacar el segundo. 40. Caramelos en una bolsa La bolsa 1 contiene cinco caramelos verdes y dos rojos, y la bolsa 2 contiene dos caramelos verdes, dos blancos y tres rojos. Se toma un caramelo de manera aleatoria de la bolsa 1 y se coloca en la bolsa 2. Si después se toma al azar un caramelo de la bolsa 2, encuentre la probabilidad de que el caramelo sea verde. 41. Pelotas en una caja La caja 1 contiene tres pelotas rojas y dos blancas. La caja 2 contiene dos pelotas rojas y dos blancas. De manera aleatoria, se elige una caja y después se selecciona al azar una pelota de esa caja. ¿Cuál es la probabilidad de que la pelota sea blanca? 42. Pelotas en una caja La caja 1 contiene dos pelotas rojas y tres blancas. La caja 2 contiene tres pelotas rojas y cuatro blancas. La caja 3 contiene dos pelotas rojas, dos blancas y dos verdes. De manera aleatoria, se elige una caja y después se selecciona al azar una pelota de esa caja. (a) Encuentre la probabilidad de que la pelota sea blanca. (b) Encuentre la probabilidad de que la pelota sea roja. (c) Encuentre la probabilidad de que la pelota sea verde. 43. Caramelos en una bolsa La bolsa 1 contiene un caramelo verde y otro rojo, y la bolsa 2 contiene un caramelo blanco y otro rojo. Se elige una bolsa de manera aleatoria. Luego se toma al azar un caramelo de dicha bolsa y se coloca en la otra. Después se selecciona en forma aleatoria un caramelo de esta última bolsa. Encuentre la probabilidad de que este caramelo sea blanco. 44. Baterías descargadas Durante el paso del huracán Juan por Halifax, las luces de la señora Wood se apagaron y en la oscuridad de su cocina ella tomó de un cajón 4 baterías para su lámpara de emergencia. En el cajón había 10 baterías, pero 5 estaban descargadas (la señora Wood debió haberlas desechado). Encuentre la probabilidad de que las 4 baterías que tomó la señora Wood del cajón estén descargadas. 45. Control de calidad Un productor de bebidas refrescantes requiere el uso de un dispensador para llenar latas en cada una de sus dos líneas de producto. La línea Yellow Cow produce 36 000 latas al día y la línea Half Throttle produce 60 000 latas diarias. En cierto periodo, se ha encontrado que el dispensador de Yellow Cow no llena por completo el 2% de sus latas, mientras que el dispensador de Half Throttle no llena por completo 1% de sus latas. Al final del día, una lata se seleccionó de manera aleatoria de entre la producción total. Encuentre la probabilidad de que la lata no esté completamente llena. 46. Programa de juegos El conductor de un programa televisivo de juegos presenta la siguiente situación a un concursante. Sobre una mesa hay tres cajas idénticas, una de las cuales contiene dos sobres idénticos. En uno de los sobres está un cheque por $5000 y en el otro hay un cheque por $1. Otra caja contiene dos sobres con

Sección 8.6

un cheque por $5000 en cada uno y seis sobres con un cheque por $1 en cada uno. La caja restante contiene un sobre con un cheque por $5000 adentro y cinco sobres con un cheque por $1 en cada uno. Si el concursante debe seleccionar una caja de manera aleatoria y después tomar al azar un sobre de esa caja, encuentre la probabilidad de que el sobre contenga un cheque por $5000. 47. Control de calidad Una compañía usa un circuito de computadora al ensamblar cada unidad de un producto. Los circuitos se compran a los proveedores A, B y C y se toman de manera aleatoria para ensamblar una unidad. Diez por ciento vienen de A, 20% de B y los restantes provienen de C. La probabilidad de que un circuito de A resulte defectuoso en las primeras 24 horas de uso es 0.06, y las probabilidades correspondientes para B y C son 0.04 y 0.05, respectivamente. Si una unidad ensamblada se elige de manera aleatoria y se prueba durante 24 horas continuas, ¿cuál es la probabilidad de que el circuito esté defectuoso? 48. Control de calidad Un fabricante de artículos electrónicos tiene cuatro líneas de ensamble: A, B, C y D. Los porcentajes de producción por línea son 30, 20, 35 y 15%, respectivamente, y los porcentajes de unidades defectuosas por línea son 6, 3, 2 y 5%. Si uno de estos artículos se elige de manera aleatoria del inventario, ¿cuál es la probabilidad de que resulte defectuoso?

Eventos independientes

407

49. Votación En cierto pueblo, 40% de los votantes elegibles son demócratas registrados, 35% son republicanos y los restantes son independientes. En la última elección primaria, votaron 15% de los demócratas, 20% de los republicanos y 10% de los independientes. (a) Si un votante elegible se selecciona de manera aleatoria, ¿cuál es la probabilidad de que sea un demócrata que votó? (b) Si un votante elegible se selecciona de manera aleatoria, ¿cuál es la probabilidad de que haya votado? 50. Solicitantes de empleo Un restaurante tiene cuatro puestos para meseros. Suponga que Allison, Lesley, Alan, Tom, Danica, Bronwen, Ellie y Richard son los únicos solicitantes de estos trabajos y todos están igualmente calificados. Si cuatro de ellos se contratan de manera aleatoria, encuentre la probabilidad de que Allison, Lesley, Tom y Bronwen hayan sido contratados, dado que Ellie y Richard no lo fueron. 51. Selección de comité Suponga que, en cierto campus, seis mujeres y cinco hombres desean ocupar un puesto de tres que hay vacantes en el comité estudiantil sobre diversidad cultural. Si tres de los estudiantes son seleccionados al azar para el comité, encuentre la probabilidad de que los tres sean mujeres, dado que al menos uno es mujer.

Objetivo

8.6 Eventos independientes

Desarrollar la noción de eventos independientes y aplicar la ley especial de la multiplicación.

En el análisis previo sobre probabilidad condicional, vimos que la probabilidad de un evento puede verse afectada por el conocimiento de que ha ocurrido otro evento. En esta sección, se considera el caso en que la información adicional no tiene efecto. Esto es, la probabilidad condicional P(E | F) y la probabilidad no condicional P(E) son iguales. En este análisis se supone que P(E) Z 0 Z P(F). Cuando P(E | F) = P(E), se dice que E es independiente de F. Si E es independiente de F, se deduce que F es independiente de E (y viceversa). Para probar esto, suponga que P(E | F) = P(E). Entonces P(F | E) =

P(F)P(E | F) P(F)P(E) P(E ∩ F) = = = P(F) P(E) P(E) P(E)

lo cual significa que F es independiente de E. Así, para probar la independencia es suficiente con mostrar que P(E | F) = P(E), o bien que P(F | E) = P(F), y cuando una de estas igualdades es cierta, simplemente se dice que E y F son eventos independientes. ADVERTENCIA

La independencia de dos eventos se define mediante probabilidades, no por medio de relaciones causales.

Definición Sean E y F eventos con probabilidades dadas. Entonces se dice que E y F son eventos independientes si o bien

P(E | F) = P(E)

(1)

P(F | E) = P(F)

(2)

Si E y F no son independientes, se dice que son eventos dependientes. Por lo tanto, con eventos dependientes, la ocurrencia de uno de los eventos afecta la probabilidad del otro. Si E y F son eventos independientes, puede mostrarse que los eventos descritos en cada uno de los siguientes pares también son independientes: E y F9

E9 y F E9 y F9

408

Capítulo 8

Introducción a la probabilidad y la estadística

EJEMPLO 1

Demostración de que dos eventos son independientes

Una moneda legal se lanza dos veces. Sean E y F los eventos E = {cara en el primer lanzamiento}

F = {cara en el segundo lanzamiento}

Determine si E y F son eventos independientes o no.

Solución: Se sospecha que son independientes porque el lanzamiento de una moneda no

debería influir en el resultado del otro lanzamiento. Para confirmar esta sospecha, se compara P(E) con P(E | F). Para el espacio muestral equiprobable S = {CC, CX, XC, XX}, se tiene E = {CC, CX} y F = {CC, XC}. Así, 2 1 #(E ) = = #(S ) 4 2 #(E ∩ F ) #({CC}) 1 P(E | F ) = = = #(F ) #(F ) 2 P(E ) =

Como P(E | F} = P(E), los eventos E y F son independientes.

Ahora resuelva el problema 7 v

En el ejemplo 1 se sospechaba el resultado, y de hecho existen otras situaciones en que se intuye si dos eventos son independientes o no. Por ejemplo, cuando se lanzan un dado rojo y otro verde se espera (y en realidad es cierto) que los eventos “que salga 3 en el dado rojo” y “que salga 6 en el dado verde” sean independientes, ya que el resultado de un dado no tiene por qué verse influido por el resultado del otro dado. De manera similar, cuando se seleccionan dos cartas con reemplazo de un mazo de cartas, se podría suponer que los eventos “la primera carta es una sota” y “la segunda carta es una sota” son independientes. Sin embargo, suponga que las cartas se seleccionan sin reemplazo. Como la carta que se selecciona primero no se regresa al mazo, eso debería tener algún efecto en el resultado de la segunda selección, así que se espera que los eventos sean dependientes. En muchos problemas, la noción intuitiva de independencia o el contexto del problema pueden aclarar si es posible suponer independencia o no. Más allá de la intuición personal (que puede resultar equivocada), el único modo de determinar si los eventos E y F son independientes (o dependientes) es demostrando que la ecuación (1) o la ecuación (2) es verdadera (o que no lo es). EJEMPLO 2

Tabaquismo y sinusitis

En un estudio sobre tabaquismo y sinusitis, se analizaron 4000 personas y los resultados se muestran en la tabla 8.10. Suponga que una persona del estudio se selecciona de manera aleatoria. Con base en los datos, determine si los eventos “tiene sinusitis” (L) y “fuma” (S) son independientes. Tabla 8.10 Tabaquismo y sinusitis Fumador

No fumador

Total

Sinusitis

432

1018

1450

Sin sinusitis

528

2022

2550

Total

960

3040

4000

Solución: Se comparará P(L) con P(L | S). El número P(L) es la proporción de las personas

estudiadas que tienen sinusitis:

P(L) =

29 1450 = = 0.3625 4000 80

Sección 8.6

Eventos independientes

409

Para P(L | S), el espacio muestral se reduce a 960 fumadores, de los cuales 432 tienen sinusitis: P(L | S) =

432 9 = = 0.45 960 20

Como P(L | S) Z P(L), tener sinusitis y fumar son eventos dependientes.

Ahora resuelva el problema 9 v

La ley general de la multiplicación adquiere un carácter extremadamente importante para los eventos independientes. Recuerde la ley: P(E ∩ F ) = P(E )P(F | E)

= P(F )P(E | F )

Si los eventos E y F son independientes, entonces P(F | E) = P(F), así que la sustitución en la primera ecuación resulta en P(E ∩ F) = P(E)P(F)

El mismo resultado se obtiene a partir de la segunda ecuación. Así, se tiene la siguiente ley: Ley especial de la multiplicación

Si E y F son eventos independientes, entonces P(E ∩ F) = P(E)P(F)

(3)

La ecuación (3) establece que si E y F son eventos independientes, entonces la probabilidad de que ocurran tanto E como F es la probabilidad de que ocurra E multiplicada por la probabilidad de que ocurra F. Tenga en cuenta que la ecuación (3) no es válida cuando E y F son dependientes. EJEMPLO 3

Tasas de sobrevivencia

Suponga que la probabilidad del evento “Bob vive 20 años más” (B) es 0.8 y la probabilidad del evento “Doris vive 20 años más” (D) es 0.85. Suponga que B y D son eventos independientes. a. Encuentre la probabilidad de que tanto Bob como Doris vivan 20 años más.

Solución: Se tiene interés en P(B ∩ D). Como B y D son eventos independientes, se aplica

la ley especial de la multiplicación:

P(B ∩ D) = P(B)P(D) = (0.8)(0.85) = 0.68

b. Encuentre la probabilidad de que al menos uno de ellos viva 20 años más. Solución: Aquí se quiere P(B ∪ D). Por la ley de la suma,

P(B ∪ D) = P(B) + P(D) − P(B ∩ D)

Del inciso (a), P(B ∩ D) = 0.68, por lo tanto,

P(B ∪ D) = 0.8 + 0.85 − 0.68 = 0.97

c. Encuentre la probabilidad de que exactamente uno de ellos viva 20 años más. Solución: Primero se expresa el evento

E = {exactamente uno de ellos vive 20 años más}

en términos de los eventos dados, B y D. Ahora, el evento E puede ocurrir en una o dos formas mutuamente excluyentes: Bob vive 20 años más pero Doris no (B ∩ D9), o Doris vive 20 años más pero Bob no (B9 ∩ D). Así, E = (B ∩ D9) ∪ (B9 ∩ D)

410

Capítulo 8

Introducción a la probabilidad y la estadística

Por la ley de la suma (para eventos mutuamente excluyentes), P(E) = P(B ∩ D9) + P(B9 ∩ D)

(4)

Para calcular P(B ∩ D9), se observa que, como B y D son independientes, también lo son B y D9 (por el enunciado anterior al ejemplo 1). De acuerdo con esto, se puede usar la ley de la multiplicación y la regla para los complementos: P(B ∩ D ) = P(B)P(D )

= P(B)(1 − P(D)) = (0.8)(0.15) = 0.12

De manera similar,

P(B9 ∩ D) = P(B9)P(D) = (0.2)(0.85) = 0.17 Al sustituir en la ecuación (4) se obtiene P(E) = 0.12 + 0.17 = 0.29 Ahora resuelva el problema 25 v En el ejemplo 3, se supuso que los eventos B y D eran independientes. Sin embargo, si Bob y Doris están relacionados de alguna manera, es bastante posible que la sobrevivencia de uno de ellos influya en la sobrevivencia del otro. En ese caso, el supuesto de independencia no se justifica y no podría emplearse la ley especial de la multiplicación, ecuación (3). EJEMPLO 4

Cartas

En un examen de matemáticas, una estudiante debe resolver el siguiente problema en dos partes. Una carta se selecciona de manera aleatoria de un mazo de 52 cartas. Sean H, K y R los eventos H = {selección de una carta de corazones} K = {selección de un rey} R = {selección de una carta roja} Encuentre P(H ∩ K) y P(H ∩ R). Para la primera parte, la estudiante escribió

P(H ∩ K) = P(H)P(K) =

y para la segunda parte, escribió

1 13 4 · = 52 52 52

13 26 1 · = 52 52 8 La respuesta fue correcta para P(H ∩ K), pero no para P(H ∩ R). ¿Por qué? P(H ∩ R) = P(H)P(R) =

Solución: La razón es que la estudiante supuso independencia en ambas partes usando la ley especial de la multiplicación para multiplicar probabilidades no condicionales cuando, de hecho, tal supuesto no debería haberse formulado. Ahora se examinará la primera parte del problema en lo relativo a la independencia. Se verá si P(H) y P(H | K) son iguales. Se tiene

P(H) =

y P(H | K) =

1 4

1 13 = 52 4

un corazón de entre los cuatro reyes

Como P(H) = P(H | K), los eventos H y K son independientes, por lo que el procedimiento de la estudiante es válido. (La estudiante tuvo suerte). Para la segunda parte, de nuevo se tiene P(H) = 41, pero P(H | R) =

1 13 = 26 2

13 corazones en 26 cartas rojas

Como P(H | R) Z P(H), los eventos H y R son dependientes, de manera que la estudiante no debería haber multiplicado las probabilidades no condicionales. (La estudiante no tuvo suerte). Sin embargo, la estudiante pudo asegurar una respuesta correcta usando la ley ge-

Sección 8.6

Eventos independientes

411

neral de la multiplicación, esto es, P(H ∩ R) = P(H)P(R | H) =

13 1 ·1= 52 4

o bien P(H ∩ R) = P(R)P(H | R) =

26 13 1 · = 52 26 4

De manera más simple, observe que H ∩ R = H, por lo tanto P(H ∩ R) = P(H) =

1 13 = 52 4

Ahora resuelva el problema 33 v A menudo, la ecuación (3) se usa como un medio alternativo para definir eventos independientes y aquí se considerará como tal: Los eventos E y F son independientes si y sólo si P(E ∩ F) = P(E)P(F)

(3)

Uniendo las partes, puede decirse que para probar que los eventos E y F, con probabilidades distintas de cero, son independientes, sólo debe demostrarse una de las siguientes relaciones: o o

P(E | F) = P(E)

(1)

P(F | E) = P(F)

(2)

P(E ∩ F) = P(E)P(F)

(3)

En otras palabras, si alguna de estas ecuaciones es verdadera, entonces todas son verdaderas; si alguna es falsa, entonces todas son falsas y E y F son dependientes. EJEMPLO 5

Dados

Se lanzan dos dados balanceados, uno rojo y otro verde, y se anotan los números que aparecen en las caras superiores. Sean E y F los eventos E = {el número del dado rojo es par} F = {la suma es 7}

Pruebe si P(E ∩ F) = P(E)P(F) para determinar si E y F son independientes.

Solución: El espacio muestral usual para el lanzamiento de dos dados tiene 6 ∙ 6 = 36 resultados igualmente posibles. Para el evento E, el dado rojo puede caer en una de tres formas y el dado verde en una de seis formas, entonces E consta de 3 ∙ 6 = 18 resultados. Así, = 12. El evento F tiene seis resultados: P(E) = 18 36

F = {(1, 6), (2, 5), (3, 4), (4, 3), (5, 2), (6, 1)}

(5)

donde, por ejemplo, se considera que (1, 6) significa “1” en el dado rojo y “6” en el dado 6 verde. Por lo tanto, P(F) = 36 = 16, y entonces P(E )P(F ) =

1 1 1 · = 2 6 12

Ahora, el evento E ∩ F consiste en todos los resultados en que el dado rojo es par y la suma es 7. Usando la ecuación (5) como una ayuda, se ve que E ∩ F = {(2, 5), (4, 3), (6, 1)}

412

Capítulo 8

Introducción a la probabilidad y la estadística

Así, P(E ∩ F ) =

3 1 = 36 12

Como P(E ∩ F) = P(E)P(F), los eventos E y F son independientes. Este hecho puede no ser obvio antes de resolver el problema. Ahora resuelva el problema 17 v EJEMPLO 6

Género de la descendencia

Para una familia con al menos dos hijos, sean E y F los eventos E = {cuando mucho un niño}

F = {al menos un hijo de cada género}

Suponga que un hijo de cualquier género es igualmente posible y que, por ejemplo, tener una niña primero y después un niño es tan posible como tener un niño primero y después una niña. Determine si E y F son independientes en cada una de las siguientes situaciones: a. La familia tiene exactamente dos hijos.

Solución: Se usará el espacio muestral equiprobable

S = {BB, BG, GG, GB}

y se probará si P(E ∩ F) = P(E)P(F). Se tiene

E = {BG, GB, GG} F = {BG, GB}

E ∩ F = {BG, GB}

Así, P(E) = 43, P(F) = 42 = 21 y P(E ∩ F) = 42 = 21. Se desea saber si ?

P(E ∩ F ) = P(E )P(F )

y se observa que 3 3 1 1 = · = 2 4 2 8

por lo tanto, E y F son eventos dependientes. b. La familia tiene exactamente tres hijos.

Solución: Con base en el resultado del inciso (a), usted podría intuir que E y F son depen-

dientes. No obstante, es necesario probar esta conjetura. Para tres hijos, se usa el espacio muestral equiprobable S = {BBB, BBG, BGB, BGG, GBB, GBG, GGB, GGG}

De nuevo, se prueba si P(E ∩ F) = P(E)P(F). Se tiene

E = {BGG, GBG, GGB, GGG}

F = {BBG, BGB, BGG, GBB, GBG, GGB}

E ∩ F = {BGG, GBG, GGB}

Por lo tanto, P(E) = 48 = 12, P(F) = 68 = 34 y P(E ∩ F) = 38, entonces P(E )P(F ) =

1 3 3 · = = P(E ∩ F ) 2 4 8

Así, se llega al inesperado resultado de que los eventos E y F son independientes. (Moraleja: No siempre se puede confiar en la intuición). Ahora resuelva el problema 27 v

Sección 8.6

Eventos independientes

413

A continuación generalizamos el análisis de independencia para el caso de más de dos eventos.

Definición Se dice que los eventos E1, E2, …, En son independientes si y sólo si, para cada conjunto de dos o más de los eventos, la probabilidad de intersección de los eventos del conjunto es igual al producto de las probabilidades de los eventos contenidos en ese conjunto. Por ejemplo, se aplicará la definición al caso de tres eventos (n = 3). Se dice que E, F y G son eventos independientes si la ley especial de la multiplicación es verdadera para esos eventos tomados de dos en dos y de tres en tres. Es decir, cada una de las siguientes ecuaciones debe ser verdadera:  P(E ∩ F ) = P(E )P(F ) P(E ∩ G) = P(E )P(G) De dos en dos  P(F ∩ G) = P(F )P(G) P(E ∩ F ∩ G) = P(E )P(F )P(G)} De tres en tres

Como otro ejemplo, si los eventos E, F, G y H son independientes, entonces se puede afirmar lo siguiente P(E ∩ F ∩ G ∩ H) = P(E )P(F )P(G)P(H) P(E ∩ G ∩ H) = P(E )P(G)P(H)

y

P(F ∩ H) = P(F)P(H)

Puede llegarse a conclusiones similares si cualesquiera de los eventos se reemplazan con sus complementos. EJEMPLO 7

Cartas

Cuatro cartas se seleccionan de manera aleatoria, con reemplazo, de un mazo de 52 cartas. Encuentre la probabilidad de que las cartas seleccionadas, en este orden, sean un rey (K), una reina (Q), una sota (J) y una carta de corazones (H). Solución: Como hay reemplazo, lo que suceda con una selección no afecta al resultado de

cualquier otra selección, entonces se puede suponer independencia y multiplicar las probabilidades no condicionales. Se obtiene P(K ∩ Q ∩ J ∩ H) = P(K)P(Q)P(J)P(H) 4 4 4 13 1 = · · · = 52 52 52 52 8788

Ahora resuelva el problema 35 v EJEMPLO 8

Prueba de aptitud

Personal Temporal —una agencia de empleos temporales— requiere que cada solicitante de empleo realice la prueba de aptitud de la compañía, la cual tiene una precisión de 80 por ciento. a. Encuentre la probabilidad de que la prueba sea precisa para los siguientes tres solicitantes que serán examinados.

Solución: Sean A, B y C los eventos en que la prueba será precisa para los solicitantes A, B y C, respectivamente. Se tiene interés en

P(A ∩ B ∩ C)

Como la precisión de la prueba para un solicitante no debería afectar la precisión para cualquiera de los otros, parece razonable suponer que A, B y C son independientes. Así, pueden

414

Capítulo 8

Introducción a la probabilidad y la estadística

multiplicarse las probabilidades: P(A ∩ B ∩ C) = P(A)P(B)P(C)

= (0.8)(0.8)(0.8) = (0.8)3 = 0.512

b. Encuentre la probabilidad de que la prueba sea precisa para al menos dos de los siguientes tres solicitantes que serán examinados. Solución: Aquí, al menos dos significa “exactamente dos o tres”. En el primer caso, las

formas posibles de elegir dos pruebas que sean precisas son AyB

AyC

ByC

En cada una de estas tres posibilidades, la prueba para el solicitante restante no es precisa. Por ejemplo, al elegir A y B se obtiene el evento A ∩ B ∩ C9, cuya probabilidad es P(A)P(B)P(C’) = (0.8)(0.8)(0.2) = (0.8)2(0.2)

Se debe comprobar que la probabilidad para cada una de las otras dos posibilidades también es (0.8)2(0.2). Al sumar las tres probabilidades, se obtiene P(exactamente dos pruebas precisas) = 3[(0.8)2(0.2)] = 0.384

Usando este resultado y el del inciso (a), se tiene

P(al menos dos pruebas precisas) = P(exactamente dos pruebas precisas) + P(tres pruebas precisas) = 0.384 + 0.512 = 0.896 De manera alternativa, el problema podría resolverse al calcular ¿Por qué?

1 − [P(ninguna prueba precisa) + P(exactamente una prueba precisa)] Ahora resuelva el problema 21 v

Concluimos con una nota de advertencia: no confunda eventos independientes con eventos mutuamente excluyentes. El concepto de independencia se define en términos de probabilidad y la exclusividad mutua no se define así. Cuando dos eventos son independientes, la ocurrencia de uno no afecta la probabilidad del otro. Sin embargo, cuando dos eventos son mutuamente excluyentes, no pueden ocurrir de manera simultánea. Aunque estos dos conceptos no son iguales, se pueden precisar algunas conclusiones acerca de su relación. Si E y F son eventos mutuamente excluyentes con probabilidades dadas, entonces P(E ∩ F) = 0 Z P(E)P(F) puesto que P(E) > 0 y P(F) > 0

lo cual demuestra que E y F son dependientes. En pocas palabras, los eventos mutuamente excluyentes con probabilidades dadas deben ser dependientes. Otra forma de decir esto es que los eventos independientes con probabilidades dadas no son mutuamente excluyentes.

PROBLEMAS 8.6 1. Si los eventos E y F son independientes, con P(E) = 13 y P(F) = 43, encuentre las siguientes probabilidades.

4. Si los eventos E y F son independientes, con P(E9 | F9) = 41, encuentre P(E).

(a) P(E ∩ F ) (b) P(E ∪ F ) (c) P(E | F ) (e) P(E ∩ F ) (f) P(E ∪ F ) (g) P(E | F )

En los problemas 5 y 6, los eventos E y F satisfacen las condiciones dadas. Determine si E y F son independientes o dependientes. 5. P(E ) = 43 , P(F ) = 89 , P(E ∩ F ) = 23

(d) P(E | F )

2. Si los eventos E, F y G son independientes, con P(E) = 0.1, P(F) = 0.3 y P(G) = 0.6, encuentre las siguientes probabilidades.

(a) P(E ∩ F ) (b) P(F ∩ G) (c) P(E ∩ F ∩ G) (d) P(E | (F ∩ G)) (e) P(E ∩ F ∩ G )

3. Si los eventos E y F son independientes, con P(E) = 27 y P(E ∩ F) = 19, encuentre P(F).

6. P(E ) = 0.28, P(F ) = 0.15, P(E ∩ F ) = 0.038 7. Agentes de bolsa Fueron encuestados 600 inversionistas para determinar si una persona que usa un servicio completo de agente de bolsa tiene mejor desempeño en su portafolio de inversión que quien utiliza un corredor de descuento. Por lo general, los corredores de descuento no ofrecen consejos de inversión a sus clientes, mientras

Sección 8.6

que el servicio completo de agentes de bolsa ofrece ayuda al seleccionar acciones pero cobra comisiones más caras. Los datos, que se basan en los últimos 12 meses, se proporcionan en la tabla 8.11. Determine si el evento de tener un servicio completo de agente de bolsa y el evento de tener un incremento en el valor del portafolio son independientes o dependientes. Tabla 8.11 Valor de portafolio Incremento

Disminución

Total

Servicio completo

320

80

400

Descuento

160

40

200

Total

480

120

600

8. Faltas de educación en el cine Una observación de 175 asistentes a una sala de cine resultó en los datos que se muestran en la tabla 8.12. La tabla presenta tres tipos de faltas de educación cometidas por asistentes hombres y mujeres. Los masticadores incluyen a consumidores ruidosos de palomitas y otras golosinas y a sorbedores de bebidas frías. Determine si el evento de ser un hombre y el evento de ser un masticador son independientes o dependientes. (Vea en la página 5D del número de USA TODAY del 21 de julio de 1991, el artículo “Pests Now Appearing at a Theater Near You”). Tabla 8.12 Asistentes al cine Hombre

Mujer

Total

Habladores

60

10

70

Masticadores

55

25

80

Pateadores de asientos

15

10

25

130

45

175

Total

9. Dados Se lanzan dos dados balanceados, uno rojo y otro verde, y se anotan los números que muestran las caras superiores. Sea el evento E “el número en el dado rojo no es 2 ni 3” y el evento F “la suma es 7”. Determine si E y F son independientes o dependientes. 10. Cartas Se selecciona una carta al azar de un mazo ordinario de 52 cartas. Sean E y F los eventos “selección de una carta negra” y “selección de un 2, 3 o 4”, respectivamente. Determine si E y F son independientes o dependientes. 11. Monedas Si se lanzan dos monedas legales, sea E el evento “cuando mucho una cara” y F el evento “exactamente una cara”. Determine si E y F son independientes o dependientes. 12. Monedas Si se lanzan tres monedas legales, sea E el evento “cuando mucho una cara” y F el evento “al menos una cara y una cruz”. Determine si E y F son independientes o dependientes. 13. Chips en un recipiente Un recipiente contiene siete chips numerados del 1 al 7. Se seleccionan de manera aleatoria y con reemplazo dos chips. Sean E, F y G los eventos: E = 3 en la primera selección

F = 3 en la segunda selección

(a) (b) (c) (d)

G = la suma es impar

Determine si E y F son independientes o dependientes. Determine si E y G son independientes o dependientes. Determine si F y G son independientes o dependientes. ¿Son E, F y G independientes?

Eventos independientes

415

14. Chips en un recipiente Un recipiente contiene seis chips numerados del 1 al 6. Se seleccionan de manera aleatoria dos chips. Sea E el evento de retirar dos chips con números pares y F el evento de sacar dos chips con números impares. (a) ¿Son E y F mutuamente excluyentes? (b) ¿Son E y F independientes? En los problemas 15 y 16, los eventos E y F satisfacen las condiciones dadas. Determine si E y F son independientes o dependientes. 15. P(E | F ) = 0.5, P(E ∩ F ) = 0.3, P(F | E) = 0.4 16. P(E | F ) = 23 , P(E ∪ F ) =

17 , P(E 18

∩ F) =

5 9

En los problemas del 17 al 37, use su intuición acerca de la independencia de los eventos en caso de que no se especifique nada al respecto. 17. Dados Se seleccionan dos dados balanceados, uno rojo y otro verde. Encuentre la probabilidad de que el dado rojo sea un 4 y el dado verde sea un número mayor que 4.

18. Dado Si un dado balanceado se lanza tres veces, encuentre la probabilidad de que cada vez resulte un 2 o un 3. 19. Clases de acondicionamiento físico En cierto centro de acondicionamiento físico, la probabilidad de que un miembro asista regularmente a una clase de ejercicios aeróbicos es de 41. Si se seleccionan dos miembros de manera aleatoria, encuentre la probabilidad de que ambos asistan a la clase en forma regular. Suponga independencia. 20. Monopolio En el juego de Monopolio, un jugador lanza dos dados balanceados. Una situación especial que puede surgir es que los números de las caras superiores sean iguales (por ejemplo, dos números 3). Este resultado se llama un “doble” y cuando sucede, el jugador continúa con su turno y lanza los dados de nuevo. Este patrón continúa a menos que el jugador corra con la mala suerte que obtener tres dobles consecutivos. En ese caso, el jugador va a la cárcel. Encuentre la probabilidad de que un jugador vaya a la cárcel de esta manera. 21. Cartas Tres cartas se seleccionan de manera aleatoria y con reemplazo de un mazo ordinario de 52 cartas. Encuentre la probabilidad de que las cartas elegidas sean, en este orden, un as, una carta con figura (sota, reina o rey) y una carta de espadas. 22. Dado Si un dado balanceado se lanza siete veces, encuentre lo siguiente. (a) La probabilidad de obtener un número mayor que 4 en cada lanzamiento. (b) La probabilidad de obtener un número menor que 4 en cada lanzamiento. 23. Calificaciones en un examen En un curso de sociología, la probabilidad de que Bill obtenga un 10 en el examen final es 43 y para Jim y Linda las probabilidades son 21 y 54, respectivamente. Suponga independencia y encuentre lo siguiente. (a) La probabilidad de que los tres obtengan un 10 en el examen. (b) La probabilidad de que ninguno obtenga un 10 en el examen. (c) La probabilidad de que, de los tres, sólo Linda obtenga un 10. 24. Dado Si un dado balanceado se lanza cuatro veces, encuentre la probabilidad de obtener al menos un 1. 25. Tasas de sobrevivencia La probabilidad de que la persona A sobreviva 15 años más es 23 y la probabilidad de que la persona B

416

Capítulo 8

Introducción a la probabilidad y la estadística

sobreviva 15 años más es 35. Suponga independencia para encontrar la probabilidad de cada una de las siguientes situaciones. (a) Tanto A como B sobreviven 15 años. (b) B sobrevive 15 años, pero A no. (c) Exactamente uno de entre A y B sobrevive 15 años. (d) Al menos uno de entre A y B sobrevive 15 años. (e) Ni A ni B sobreviven 15 años. 26. Relacionar En su escritorio, una secretaria tiene un cajón que contiene una mezcla de dos tamaños de papel (A y B) y otro cajón que contiene una mezcla de sobres de dos tamaños correspondientes. Los porcentajes de cada tamaño de papel y tamaño de sobre que hay en los cajones se dan en la tabla 8.13. Si una pieza de papel y un sobre se seleccionan de manera aleatoria, encuentre la probabilidad de que sean del mismo tamaño. Tabla 8.13 Papel y sobres Cajones Tamaño

Papel

Sobres

A

63%

57%

B

37%

43%

27. Caramelos en una bolsa Una bolsa contiene cinco caramelos rojos, siete blancos y seis verdes. Si se toman de manera aleatoria y con reemplazo dos caramelos, encuentre lo siguiente. (a) La probabilidad de que el primer caramelo sea blanco y el segundo sea verde. (b) La probabilidad de que un caramelo sea rojo y el otro sea blanco. 28. Dados Suponga que dos dados balanceados se lanzan dos veces. Encuentre la probabilidad de obtener un total de 7 en uno de los lanzamientos y un total de 12 en el otro. 29. Caramelos en una bolsa Una bolsa contiene tres caramelos rojos, dos blancos, cuatro azules y dos verdes. Si dos caramelos se retiran de manera aleatoria y con reemplazo, encuentre la probabilidad de que sean del mismo color. 30. Dado Encuentre la probabilidad de obtener el mismo número en tres lanzamientos de un dado balanceado. 31. Boletos en un sombrero Veinte boletos numerados del 1 al 20 se colocan en un sombrero. Si dos boletos se seleccionan de manera aleatoria y con reemplazo, encuentre la probabilidad de que la suma sea 35. 32. Monedas y dados Suponga que se lanzan dos monedas legales y después dos dados balanceados. Encuentre lo siguiente. (a) La probabilidad de que ocurran dos cruces y dos números 3. (b) La probabilidad de que ocurran dos caras, un 4 y un 6. 33. Juego de carnaval En un juego de carnaval, una rueda bien balanceada y tipo ruleta tiene 12 ranuras espaciadas uniformemente y numeradas del 1 al 12. La rueda se gira y una bola se desplaza a lo largo del aro de la rueda. Cuando la rueda se detiene, el número de la ranura donde finalmente se detiene la bola se considera el resultado del giro. Si la rueda se gira tres veces, encuentre lo siguiente. (a) La probabilidad de que el primer número sea 4 y tanto el segundo como el tercer número sean 5.

(b) La probabilidad de obtener un número par y dos números impares. 34. Cartas Tres cartas se seleccionan de manera aleatoria y con reemplazo de un mazo ordinario de 52 cartas. Encuentre lo siguiente.

(a) La probabilidad de elegir, en este orden, una carta de corazones, una de espadas y una reina roja. (b) La probabilidad de elegir exactamente tres ases. (c) La probabilidad de elegir una reina roja, una carta de espadas y un as rojo. (d) La probabilidad de elegir exactamente un as. 35. Examen de opción múltiple Un examen rápido contiene cinco problemas de opción múltiple. Cada problema tiene cuatro opciones para la respuesta, pero sólo una de las opciones es correcta. Suponga que un estudiante responde al azar todos los problemas. Encuentre las siguientes probabilidades suponiendo que las respuestas son independientes. (a) La probabilidad de que el estudiante obtenga exactamente cuatro respuestas correctas. (b) La probabilidad de que el estudiante obtenga al menos cuatro respuestas correctas. (c) La probabilidad de que el estudiante obtenga tres o más respuestas correctas. 36. Sala de tiro En una sala de tiro, suponga que Bill, Jim y Linda hacen un tiro cada uno a un blanco móvil. La probabilidad de que Bill acierte al blanco es 0.5 y, para Jim y Linda, las probabilidades son 0.4 y 0.7, respectivamente. Suponga independencia y encuentre lo siguiente. (a) La probabilidad de que ninguno de ellos acierte al blanco. (b) La probabilidad de que Linda sea la única en acertarle al blanco. (c) La probabilidad de que exactamente uno de ellos acierte al blanco. (d) La probabilidad de que exactamente dos de ellos acierten al blanco. (e) La probabilidad de que todos acierten al blanco. 37. Toma de decisiones2 El presidente de la compañía Construcciones Zeta debe decidir cuál de dos acciones realizar, a saber, rentar o comprar un costoso equipo de excavación. La probabilidad de que el vicepresidente haga un análisis erróneo y, por ende, recomiende la decisión equivocada al presidente es 0.04. Para enfrentar esto, el presidente contrata dos consultores que estudian el problema de manera independiente y hacen sus recomendaciones. Después de haberlos observado mientras trabajaban, el presidente estima que el primer consultor tiene una probabilidad de 0.05 de recomendar la decisión errónea y que el segundo tiene una probabilidad de 0.1. Entonces decide realizar la acción recomendada por la mayoría de las tres opiniones que recibe. ¿Cuál es la probabilidad de que tome una decisión errónea?

Samuel Goldberg, Probability, an Introduction (Prentice-Hall, Inc., 1960, Dover Publications, Inc., 1986), p. 113. Adaptado con autorización del autor. 2

Sección 8.7

Fórmula de Bayes

417

Objetivo

8.7 Fórmula de Bayes

Resolver un problema de Bayes. Desarrollar la fórmula de Bayes.

En esta sección se tratará con un experimento de dos etapas en el cual se conoce el resultado de la segunda etapa y se tiene interés en la probabilidad de que haya ocurrido un resultado particular en la primera etapa. Para ilustrar esto, suponga que se cree que de la población total (espacio muestral), 8% tiene una enfermedad particular. Imagine también que hay una nueva prueba de sangre para detectar la enfermedad y que los investigadores han evaluado su efectividad. Los datos resultantes de ensayos extensos muestran que la prueba no es perfecta: no sólo da positivo para 95% de quienes tienen la enfermedad, sino que también da positivo para 3% de quienes no la tienen. Suponga que una persona de la población se selecciona de manera aleatoria y se le realiza la prueba de sangre. Si el resultado es positivo, ¿cuál es la probabilidad de que la persona tenga la enfermedad? Para analizar este problema, se consideran los siguientes eventos: D1 = {tener la enfermedad}

D2 = {no tener la enfermedad} T1 = {prueba positiva}

T2 = {prueba negativa}

Del planteamiento del problema, se tiene que

P(D1) = 0.08

entonces,

P(D2) = 1 − 0.08 = 0.92

puesto que D1 y D2 son complementos. Resulta razonable suponer que T1 y T2 también son complementos; en ese caso, se tienen las probabilidades condicionales P(T1 | D1 ) = 0.95

P(T1 | D2 ) = 0.03

P(T2 | D1 ) = 1 − 0.95 = 0.05

P(T2 | D2 ) = 1 − 0.03 = 0.97

En la figura 8.20 se muestra un árbol de probabilidad de dos etapas que refleja esta información. La primera etapa toma en cuenta si la persona tiene o no la enfermedad, la segunda etapa muestra los posibles resultados de la prueba.

) D1 P( 8 0.0

P(

D1

D

0.9

2

2)

D2

) | D1 P (T 1 5 0.9 P (T 2 |D 0.05 1 )

T1

) | D2 P (T 1 0.03 P (T 2 |D ) 0.97 2

T1

T2

T2

FIGURA 8.20 Árbol de probabilidad de dos etapas.

Se tiene interés en conocer la probabilidad de que una persona, cuya prueba sea positiva, tenga la enfermedad. Esto es, se desea encontrar la probabilidad condicional de que haya ocurrido D1 en la primera etapa, dado que ocurrió T1 en la segunda etapa: P(D1 | T1)

418

Capítulo 8

Introducción a la probabilidad y la estadística

Es importante que se entienda la diferencia entre las probabilidades condicionales P(D1 | T1) y P(T1 | D1). La probabilidad P(T1 | D1), que se proporciona como dato, es una probabilidad condicional “típica” en la que se trata con la probabilidad de obtener un resultado en la segunda etapa después de que ha ocurrido un resultado en la primera etapa. Sin embargo, con P(D1 | T1), se tiene una situación “inversa”. Aquí se debe encontrar la probabilidad de un resultado en la primera etapa, dado que ha ocurrido cierto resultado en la segunda etapa. En cierto sentido, se tiene “la carreta antes del caballo” porque esta probabilidad no se ajusta al patrón usual (y más natural) de una probabilidad condicional típica. Por fortuna, se tienen todas las herramientas necesarias para encontrar P(D1 | T1). Se procede como sigue. A partir de la definición de probabilidad condicional, P(D1 | T1 ) =

P(D1 ∩ T1 ) P(T1 )

(1)

Considere el numerador. Al aplicar la ley general de la multiplicación, se obtiene P(D1 ∩ T1 ) = P(D1 )P(T1 | D1 )

= (0.08)(0.95) = 0.076

lo cual se indica en la ruta que pasa por D1 y T1 en la figura 8.21. El denominador, P(T1), es la suma de las probabilidades anotadas para todas las rutas del árbol que terminan en T1. Así, P(T1 ) = P(D1 ∩ T1 ) + P(D2 ∩ T1 )

= P(D1 )P(T1 | D1 ) + P(D2 )P(T1 | D2 )

= (0.08)(0.95) + (0.92)(0.03) = 0.1036

Por lo tanto,

P(D1 ∩ T1 ) P(T1 ) probabilidad de la ruta que pasa por D1 y T1 = suma de probabilidades de todas las rutas hasta T1 760 190 0.076 = = ≈ 0.734 = 0.1036 1036 259

P(D1 | T1 ) =

Entonces la probabilidad de que la persona tenga la enfermedad, dado que la prueba dio positivo, es aproximadamente 0.734. En otras palabras, alrededor de 73.4% de las personas que dan positivo en la prueba tienen realmente la enfermedad. Esta probabilidad fue relativamente fácil de encontrar usando principios básicos [ecuación (1)] y un árbol de probabilidad (figura 8.21). En este punto, se debe introducir cierta terminología. Las probabilidades no condicionales P(D1) y P(D2) se llaman probabilidades a priori, ya que se dan antes de tener algún conocimiento acerca del resultado de la prueba de sangre. La probabilidad condicional P(D1 | T1) se llama probabilidad a posteriori porque se encuentra después de conocer el resultado de la prueba (T1).

) D1 P( 8 0 0.

P(

D1

0.9

D

2

2)

D2

) | D1 P (T 1 5 0.9 P (T 2 |D 0.05 1 )

T1

) | D2 P (T 1 0.03 P (T 2 |D ) 0.97 2

T1

P (D1 T1) P (D1)P(T1|D1) (0.08) (0.95) 0.076

T2 P (D2 T1) P (D2)P(T1|D2) (0.92) (0.03)

T2

FIGURA 8.21 Árbol de probabilidad para determinar P(D1 | T1).

Sección 8.7

Fórmula de Bayes

419

A partir de la respuesta encontrada para P(D1 | T1), es posible encontrar con facilidad la probabilidad a posteriori de no tener la enfermedad dado que se obtuvo un resultado positivo: 190 69 = ≈ 0.266 P(D2 | T1 ) = 1 − P(D1 | T1 ) = 1 − 259 259 Desde luego, esto puede encontrarse también usando el árbol de probabilidad: probabilidad de la ruta que pasa por D2 y T1 suma de probabilidades de todas las rutas hasta T1 0.0276 276 69 (0.92)(0.03) = = = ≈ 0.266 = 0.1036 0.1036 1036 259

P(D2 | T1 ) =

En realidad, no es necesario usar un árbol de probabilidad para encontrar P(D1 | T1). En lugar de eso, puede desarrollarse una fórmula. Se sabe que P(D1 | T1 ) =

P(D1 ∩ T1 ) P(D1 )P(T1 | D1 ) = P(T1 ) P(T1 )

(2)

Aunque se usó un árbol de probabilidad para expresar P(T1) de manera conveniente como una suma de probabilidades, la suma puede encontrarse de otra forma. Tome nota de que los eventos D1 y D2 tienen dos propiedades: son mutuamente excluyentes y su unión es el espacio muestral S. Tales eventos se llaman de manera colectiva una partición de S. Usando esta partición, es posible dividir el evento T1 en “pedazos” mutuamente excluyentes: T1 = T1 ∩ S = T1 ∩ (D1 ∪ D2)

Entonces, por las leyes distributiva y conmutativa,

T1 = (D1 ∩ T1) ∪ (D2 ∩ T1)

(3)

Como D1 y D2 son mutuamente excluyentes, también lo son los eventos D1 ∩ T1 y D2 ∩ T1.3 Así, T1 se ha expresado como una unión de eventos mutuamente excluyentes. En esta forma, se puede encontrar P(T1) sumando probabilidades. Al aplicar la ley de la suma para eventos mutuamente excluyentes a la ecuación (3), se obtiene P(T1 ) = P(D1 ∩ T1 ) + P(D2 ∩ T1 )

= P(D1 )P(T1 | D1 ) + P(D2 )P(T1 | D2 )

Sustituyendo en la ecuación (2), resulta P(D1 | T1 ) =

P(D1 )P(T1 | D1 ) P(D1 )P(T1 | D1 ) + P(D2 )P(T1 | D2 )

(4)

que es una fórmula para calcular P(D1 | T1). La ecuación (4) es un caso especial (a saber, para una partición de S en dos eventos) de la siguiente fórmula general, llamada fórmula de Bayes,4 la cual ha tenido una amplia aplicación en la toma de decisiones. Fórmula de Bayes

Suponga que F1, F2, …, Fn son n eventos que parten un espacio muestral S. Esto es, los eventos Fi son mutuamente excluyentes y su unión es S. Además, suponga que E es cualquier evento contenido en S, donde P(E) > 0. Entonces, la probabilidad condicional de Fi dado que ha ocurrido el evento E se expresa por P(Fi | E) =

P(Fi )P(E | Fi ) P(F1 )P(E | F1 ) + P(F2 )P(E | F2 ) + · · · + P(Fn )P(E | Fn )

para cada valor de i, donde i = 1, 2, …, n. 3 4

Vea el ejemplo 8 de la sección 8.3. Por Thomas Bayes (1702-1761), el ministro inglés del siglo xviii quien descubrió la fórmula.

Introducción a la probabilidad y la estadística ) P (E | F 1

E

P (F1)P (E | F1)

) P (E | F 2

E

P (F2)P (E | F2)

)

E

P (Fi )P (E | Fi )

)

E

P (Fn )P (E | Fn )

1)

F1

F

Capítulo 8

P(

420

P

(F 2)

F2

P (F

P (E | F i

i)

) Fn P(

Fi

P(E | F n

Fn

FIGURA 8.22

Árbol de probabilidad para P(Fi | E).

En lugar de memorizar la fórmula, puede usarse un árbol de probabilidad para obtener P(Fi | E). Usando el árbol de la figura 8.22, se tiene P(Fi | E) =

EJEMPLO 1

probabilidad para la ruta que pasa por Fi y E suma de todas las probabilidades para las rutas hasta E

Control de calidad

Una fabricante de cámaras digitales utiliza un microchip en el ensamble de cada cámara que produce. Los microchips se compran a los proveedores A, B y C y se seleccionan de manera aleatoria para ensamblar cada cámara. Veinte por ciento de los microchips vienen de A, 35% vienen de B y el porcentaje restante proviene de C. Con base en la experiencia, el fabricante cree que la probabilidad de que un microchip de A resulte defectuoso es de 0.03 y las probabilidades correspondientes para B y C son 0.02 y 0.01, respectivamente. Una cámara se selecciona de manera aleatoria a partir de la producción de un día y se encuentra que su microchip está defectuoso. Determine la probabilidad de que haya sido suministrado (a) por A, (b) por B y (c) por C. (d) ¿Cuál proveedor tiene mayor probabilidad de haber producido el microchip? Solución: Se definen los siguientes eventos:

S1 = {proveedor A}

S2 = {proveedor B}

S3 = {proveedor C} Se tiene

D = {microchip defectuoso}

P(S1 ) = 0.2

P(S2 ) = 0.35

P(S3 ) = 0.45

y las probabilidades condicionales P(D | S1 ) = 0.03

P(D | S2 ) = 0.02

P(D | S3 ) = 0.01

las cuales están reflejadas en el árbol de probabilidad de la figura 8.23. Observe que la figura muestra solamente la parte del árbol de probabilidad completo que se relaciona con el evento D. En realidad, esto es todo lo que se necesita mostrar y esta forma abreviada se llama comúnmente árbol de probabilidad de Bayes.

Sección 8.7

Fórmula de Bayes

S1

P(D | S1) 0.03

D

(0.2) (0.03)

S2

P(D | S2) 0.02

D

(0.35) (0.02)

S3

P(D | S3) 0.01

D

(0.45) (0.01)

421

) S1 P ( .2 0 P(S 2) 0.35 P( S 0.4 3 ) 5

FIGURA 8.23

Árbol de probabilidad de Bayes para el ejemplo 1.

Para el inciso (a), se desea encontrar la probabilidad de S1 dado que ha ocurrido D. Esto es, probabilidad de la ruta que pasa por S1 y D P(S1 | D) = suma de las probabilidades de todas las rutas hasta D (0.2)(0.03) = (0.2)(0.03) + (0.35)(0.02) + (0.45)(0.01) 0.006 = 0.006 + 0.007 + 0.0045 0.006 60 12 = = = 0.0175 175 35 Esto significa que aproximadamente 34.3% de los microchips defectuosos vienen del proveedor A. Para el inciso (b), se tiene probabilidad de la ruta que pasa por S2 y D P(S2 | D) = suma de las probabilidades de todas las rutas hasta D (0.35)(0.02) 0.007 70 14 = = = = 0.0175 0.0175 175 35 Para el inciso (c) probabilidad de la ruta que pasa por S3 y D suma de las probabilidades de todas las rutas hasta D (0.45)(0.01) 0.0045 45 9 = = = = 0.0175 0.0175 175 35

P(S3 | D) =

Para el inciso (d), el mayor de entre P(S1 | D), P(S2 | D) y P(S3 | D) es P(S2 | D). Así que el microchip defectuoso tiene más probabilidad de haber sido suministrado por B. Ahora resuelva el problema 9 v EJEMPLO 2

Bolsa I

FIGURA 8.24 ejemplo 2.

Bolsa II

Diagrama para el

Caramelos en una bolsa

Dos bolsas idénticas, bolsa I y bolsa II, están sobre una mesa. La bolsa I contiene un caramelo rojo y otro negro; la bolsa II contiene dos caramelos rojos. (Vea la figura 8.24). Una bolsa se selecciona al azar y de ahí se toma un caramelo de manera aleatoria. El caramelo es rojo. ¿Cuál es la probabilidad de que el otro caramelo restante dentro de la bolsa seleccionada sea rojo? Solución: Como el otro caramelo podría ser rojo o negro, se podría concluir de manera apresurada que la respuesta es 21. Esto es falso. La pregunta puede replantearse de la manera siguiente: encuentre la probabilidad de que el caramelo provenga de la bolsa II, dado

422

Capítulo 8

Introducción a la probabilidad y la estadística P(R | B1)

B1

1 2

) 1 P (B 1

R

1 2

1 2

R

1 2

1

2

P (B 2

1

2)

P(R | B2) 1

B2

FIGURA 8.25 Árbol de probabilidad de Bayes para el ejemplo 2.

que es rojo. Se definen los eventos B1 = {selección de la bolsa I} B2 = {selección de la bolsa II} R = {selección de caramelo rojo}

Se desea encontrar P(B2 | R). Como se selecciona una bolsa de manera aleatoria. P(B1) = P(B2) = 21. A partir de la figura 8.24, se concluye que 1 P(R | B1 ) = y P(R | B2 ) = 1 2 Se presentarán dos métodos para resolver este problema, el primero con un árbol de probabilidad y el segundo con la fórmula de Bayes. Método 1: Árbol de probabilidad En la figura 8.25 se muestra un árbol de probabilidad de Bayes para este problema. Como todas las rutas terminan en R, P(B2 | R) = =

probabilidad para la ruta que pasa por B2 y R suma de las probabilidades de todas las rutas 1 2 1 2

1 2

(1) +

1 2

(1)

=

1 2 3 4

=

2 3

Observe que la probabilidad no condicional de elegir la bolsa II, a saber, P(B2) = 21, se incrementa a 32, dado que se tomó un caramelo rojo. Un incremento es razonable, puesto que sólo hay caramelos rojos en la bolsa II y la selección de un caramelo rojo haría más probable que proviniera de la bolsa II. Método 2: Fórmula de Bayes Como B1 y B2 parten al espacio muestral, por la fórmula de Bayes se tiene P(B2 )P(R | B2 ) P(B2 | R) = P(B1 )P(R | B1 ) + P(B2 )P(R | B2 ) =

1 2

1 2

1 2

(1)

+

1 2

(1)

=

1 2 3 4

=

2 3

Ahora resuelva el problema 7 v

PROBLEMAS 8.7 1. Suponga que los eventos E y F parten un espacio muestral S, donde E y F tienen las probabilidades P(E ) =

2 5

P(F ) =

3 5

P(S | E1 ) =

Si D es un evento de tal forma que P(D | E) =

1 10

P(D | F ) =

2. Un espacio muestral es partido por los eventos E1, E2 y E3, cuyas 3 y 21, respectivamente. Suponga que S es un evenprobabilidades son 15, 10 to para el que se cumplen las siguientes probabilidades condicionales:

1 5

encuentre las probabilidades P(E | D) y P(F | D9).

2 5

P(S | E2 ) =

7 10

P(S | E3 ) =

1 2

Encuentre las probabilidades P(E1 | S) y P(E3 | S9). 3. Votación En cierto distrito electoral, 42% de los votantes elegibles son demócratas registrados, 33% son republicanos y el resto son independientes. Durante la última elección primaria, votaron 45% de

Sección 8.7

los demócratas, 37% de los republicanos y 35% de los independientes. Encuentre la probabilidad de que una persona que votó sea demócrata. 4. Neumáticos importados contra nacionales Se tienen 3000 neumáticos en el almacén de un distribuidor, 2000 son del país y 1000 son importados. Entre los neumáticos nacionales, 40% son para toda temporada; de los importados, 10% son para toda temporada. Si una llanta se selecciona de manera aleatoria y es para toda temporada, ¿cuál es la probabilidad de que sea importada?

5. Pruebas para detectar una enfermedad Una nueva prueba se desarrolló para detectar la enfermedad Gamma, que se cree afecta a 3% de la población. Los resultados de pruebas extensivas indican que 86% de las personas que tienen la enfermedad tendrán una reacción positiva a la prueba, mientras que 7% de quienes no tienen la enfermedad también presentarán una reacción positiva. (a) ¿Cuál es la probabilidad de que una persona seleccionada de manera aleatoria, y que tiene una reacción positiva a la prueba, en realidad tenga la enfermedad Gamma? (b) ¿Cuál es la probabilidad de que una persona seleccionada de manera aleatoria, y que tiene una reacción negativa a la prueba, en realidad tenga la enfermedad Gamma? 6. Ganancias y dividendos De las compañías ubicadas en un sector particular de la economía, se cree que un tercio tendrá un aumento en sus ganancias trimestrales. De entre las que se espera tengan incremento, el porcentaje que declara un dividendo es 60%. De entre las que no tendrán aumento, el porcentaje que declara un dividendo es 10%. ¿Qué porcentaje de las compañías que declaran un dividendo tendrán un incremento en las ganancias trimestrales? 7. Caramelos en una bolsa Una bolsa contiene cuatro caramelos rojos y dos verdes y una segunda bolsa contiene dos caramelos rojos y tres verdes. Una bolsa se selecciona al azar y de ésta se toma un caramelo de manera aleatoria. El caramelo es rojo. ¿Cuál es la probabilidad de que provenga de la primera bolsa mencionada? 8. Pelotas en un tazón El tazón I contiene tres pelotas rojas, dos blancas y cinco verdes. El tazón II contiene tres pelotas rojas, seis blancas y nueve verdes. El tazón III contiene seis pelotas rojas, dos blancas y dos verdes. Un tazón se elige de manera aleatoria y de éste se selecciona al azar una pelota. La pelota es roja. Encuentre la probabilidad de que provenga del tazón II. 9. Control de calidad Un proceso de manufactura requiere el uso de una soldadora robótica en cada una de sus dos líneas de ensamble A y B, las cuales producen 300 y 500 unidades al día, respectivamente. Con base en la experiencia, se cree que en A la soldadora produce 2% de unidades defectuosas, mientras que la soldadora en B produce 5% de unidades defectuosas. Al final de un día, se seleccionó una unidad de manera aleatoria de la producción total y se encontró que estaba defectuosa. ¿Cuál es la probabilidad de que proviniera de la línea A? 10. Control de calidad Un fabricante de automóviles tiene cuatro plantas: A, B, C y D. Los porcentajes de la producción total diaria que generan las cuatro plantas son 35, 20, 30 y 15%, respectivamente. Los porcentajes de unidades defectuosas que se producen en las cuatro plantas se estiman en 2, 5, 3 y 4%, respectivamente.

Fórmula de Bayes

423

Suponga que un automóvil, en el lote de un distribuidor, se selecciona de manera aleatoria y se encuentra que está defectuoso. ¿Cuál es la probabilidad de que provenga de la planta (a) A, (b) B, (c) C y (d) D?

11. Llamada-despertador Barbara Smith, una representante de ventas, está pasando la noche en un hotel y tiene una reunión en la que desayunará con un cliente importante la mañana siguiente. Pide en la recepción del hotel que le hagan una llamada para despertarla a las 7 a.m., esa mañana, con el propósito de estar lista para la reunión. La probabilidad de que le hagan la llamada es 0.95. Si recibe la llamada, la probabilidad de que esté a tiempo en la reunión es 0.9. Si no recibe la llamada, la probabilidad de que esté a tiempo en la reunión es 0.75. Si Barbara llega a tiempo a la reunión, ¿cuál es la probabilidad de que le hayan hecho la llamada?

12. Dispensador de golosinas En un anaquel hay dos frascos opacos idénticos que contienen 50 racimos de pasas cada uno. En uno de los frascos los racimos están hechos con chocolate oscuro. En el otro frasco, 20 racimos están hechos con chocolate oscuro y 30 con chocolate blanco. (Los racimos están bien mezclados). Bob Jones, quien tiene un antojo súbito por comer chocolate, toma de manera aleatoria un racimo de pasas de uno de los frascos. Si el racimo está hecho con chocolate oscuro, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido tomado del frasco que sólo contiene chocolate oscuro?

13. Actividad física La semana del Día Nacional de la Salud y el Ejercicio para el Empleado, a los trabajadores de una gran compañía se les pidió hacer ejercicio un mínimo de tres veces esa semana durante al menos 20 minutos por sesión. El propósito era generar “millas de ejercicio”. Todos los participantes que completaron este requerimiento recibieron un certificado reconociendo su contribución. Los ejercicios reportados fueron caminata, ciclismo y carrera. De todos los participantes, 13 reportó caminata, 12 reportó ciclismo y 16 reportó carrera. Suponga que la probabilidad de que un partici9 y para el pante que hizo caminata complete el requerimiento es 10 2 1 ciclismo y la carrera son 3 y 3, respectivamente. ¿Qué porcentaje de las personas que completaron el requerimiento se espera que hayan reportado caminata? (Suponga que cada participante realiza ejercicio en una sola actividad).

14. Confiabilidad de batería Cuando el clima es extremadamente frío, un conductor puede cargar la batería de su automóvil durante la noche para mejorar la probabilidad de que el vehículo encienda temprano la mañana siguiente. Si no la carga, la probabilidad de que el automóvil no encienda es 45. Si la carga, la probabilidad de que el automóvil no encienda es 18. La experiencia muestra que la probabili9 . Una mañana, durante una dad de que recuerde cargar la batería es 10 helada, no pudo encender su automóvil. ¿Cuál es la probabilidad de que haya olvidado cargar la batería? 15. Encuesta sobre satisfacción de automóvil En una encuesta de satisfacción del cliente, 35 de los encuestados tienen un automóvil 1 3 uno fabricado en Europa y 10 un automóvil estahecho en Japón, 10 dounidense. Del primer grupo, 85% dijo que compraría un vehículo fabricado en el mismo lugar, de los otros dos grupos los porcentajes correspondientes son 50 y 40%. ¿Cuál es la probabilidad de que una persona que dijo compraría un automóvil hecho en el mismo lugar tenga uno fabricado en Japón?

16. Perforaciones de prueba de mineral Un geólogo cree que la probabilidad de que un raro mineral terrestre llamado dalosio esté presente en una región particular del país es 0.005. Si el dalosio está presente en esa región, las perforaciones de prueba del geólogo tendrán un resultado positivo 80% de las veces. Sin embargo, si el dalosio no está presente, ocurrirá un resultado negativo 85% de las veces. (a) Si una prueba es positiva en un sitio de la región, encuentre la probabilidad de que haya dalosio.

424

Capítulo 8

Introducción a la probabilidad y la estadística

(b) Si una prueba es negativa en un sitio de la región, encuentre la probabilidad de que haya dalosio. 17. Examen de física Después de aplicar un examen de física, resultó que sólo 75% de la clase respondió todas las preguntas. De aquellos que lo hicieron, 80% aprobó, pero de entre los que no respondieron todas las preguntas, sólo 50% aprobó. Si un estudiante aprobó el examen, ¿cuál es la probabilidad de que haya contestado todas las preguntas? (P.D. Finalmente, el profesor se dio cuenta de que el examen era demasiado largo y ajustó la curva de calificaciones para mostrarse justo y piadoso). 18. Dejar de fumar En un sondeo realizado a fumadores en 2004, 50% predijeron que continuarían fumando cinco años después. Pasados cinco años, 80% de quienes predijeron que seguirían fumando ya no fumaban, y de aquellos que predijeron que dejarían el cigarro, 95% ya no fumaban. ¿Qué porcentaje de quienes ya no fuman predijeron que seguirían fumando? 19. Comunicación extraterrestre B. G. Cosmos, un científico, cree que hay una probabilidad de 25 de que extraterrestres de una civilización avanzada del Planeta X estén tratando de comunicarse con nosotros mediante el envío de mensajes de alta frecuencia hacia la Tierra. Cosmos desea captar estas señales usando equipo sofisticado. El fabricante del equipo, Trekee, Inc., declara que si los extraterrestres realmente están enviando señales, la probabilidad de que el equipo las detecte es 35. Sin embargo, si los extraterrestres no están enviando señales, la probabilidad de que el equipo parezca detectar 1 . Si el equipo detecta señales, ¿cuál es la probadichas señales es 10 bilidad de que en realidad las estén enviando los extraterrestres? 20. Calificaciones en Cálculo En una clase de Cálculo I, 60% de los estudiantes tenía un promedio de 10 a mitad del semestre. De éstos, 70% terminaron con un promedio de 10 al final del curso, y de aquellos que no tenían 10 a mitad del semestre, 60% terminaron el curso con una calificación de 10. Si uno de los estudiantes se selecciona al azar y resulta tener un 10 de calificación final, ¿cuál es la probabilidad de que no haya tenido 10 a mitad del semestre? 21. Crítica de cine Un par de famosos e influyentes críticos de cine tienen un popular programa de televisión en el que revisan los nuevos lanzamientos de películas y los videos más recientes. En los pasados 10 años, han dado el “visto bueno” a 70% de las películas que resultaron ser un éxito y han “reprobado” a 80% de las películas que probaron no tener éxito. Una película nueva, Math Wizard, cuyo lanzamiento es inminente, ha sido calificada favorablemente por otras personas de la industria que ya la han 8 . visto; de hecho, le dan una probabilidad de éxito a priori de 10 Encuentre la probabilidad de que sea un éxito, dado que la pareja de críticos de televisión le dieron el “visto bueno” después de haberla analizado. Suponga que todas las películas reciben ya sea el “visto bueno” o la “reprobación”. 22. Pelotas en un tazón El tazón 1 contiene cinco pelotas verdes y cuatro rojas y el tazón 2 contiene tres pelotas verdes, una blanca y tres rojas. Una pelota se selecciona de manera aleatoria del tazón 1 y se coloca en el tazón 2. Después se selecciona al azar una pelota del tazón 2. Si la pelota es verde, encuentre la probabilidad de que se haya tomado una pelota verde del tazón 1. 23. Préstamo riesgoso En el departamento de préstamos del Banco de Montreal, la experiencia indica que 25% de las solicitudes de préstamo son consideradas por los analistas del banco como de clase “sub-estándar” y no deben aprobarse. Sin embargo, el revisor de préstamos del banco, el señor Blackwell, es laxo en ocasiones y

concluye que una solicitud no es de clase sub-estándar cuando sí lo es y viceversa. Suponga que 15% de las solicitudes que en realidad son sub-estándar no se consideran como tales por Blackwell y que 10% de las solicitudes que no son sub-estándar son consideradas así por Blackwell y, por ende, no son aprobadas. (a) Encuentre la probabilidad de que Blackwell considere que una solicitud es sub-estándar. (b) Encuentre la probabilidad de que una solicitud sea sub-estándar, dado que Blackwell considera que es sub-estándar. (c) Encuentre la probabilidad de que Blackwell cometa un error al calificar una solicitud. (Un error ocurre cuando la solicitud no es sub-estándar pero se considera como tal, o cuando la solicitud es sub-estándar pero se considera como si no lo fuera). 24. Monedas en cofres Cada uno de tres cofres idénticos tiene dos cajones. El primer cofre contiene una moneda de oro en cada cajón. El segundo cofre contiene una moneda de plata en cada cajón y el tercer cofre contiene una moneda de plata en un cajón y una moneda de oro en el otro. Se selecciona un cofre al azar y de éste se abre un cajón en forma aleatoria. En el cajón hay una moneda de oro. ¿Cuál es la probabilidad de que la moneda del otro cajón de ese cofre sea de plata? 25. Identificación de producto después de una inundación5 Después de una inundación severa, se encuentra que un almacén de distribución está lleno de cajas a prueba de agua que contienen fuegos artificiales, de las cuales se han deslavado las etiquetas de identificación. Hay tres tipos de fuegos artificiales: de calidad baja, de calidad media y de calidad alta, cada uno empacado en unidades de 100 en cajas idénticas. Ninguno de los fuegos artificiales individuales tiene marcas, pero se cree que, en todo el almacén, la proporción de cajas con fuegos artificiales de calidad baja, media y alta es 0.25, 0.25 y 0.5, respectivamente. Como la detonación de un fuego artificial lo destruye, las pruebas extensivas no resultan prácticas. En lugar de esto, el distribuidor decide que se probarán dos fuegos artificiales de cada caja. Así, la calidad se decidirá con base en cuántos de esos dos fuegos artificiales resulta defectuoso. El fabricante, con base en su experiencia, estima las probabilidades condicionales que se dan en la tabla 8.14. Suponga que dos fuegos artificiales se seleccionan de una caja y son probados, encontrándose que ambos detonan de manera satisfactoria. Sean B, M y A los eventos en que la caja contiene fuegos artificiales de calidad baja, media y alta, respectivamente. Además, sea E el evento observado en el que ninguno de los fuegos artificiales probados resultó defectuoso. Tabla 8.14 Probabilidades condicionales de encontrar x fuegos artificiales defectuosos, dado que se probaron dos pertenecientes a una caja de calidad conocida Número de defectos x

Calidad de los fuegos artificiales Baja

Media

Alta

0

0.49

0.64

0.81

1

0.44

0.32

0.18

2

0.07

0.04

0.01

(a) Encuentre la probabilidad P(B | E), la probabilidad de que la caja contenga fuegos artificiales de baja calidad, dado E. (b) Encuentre la probabilidad de que la caja contenga fuegos artificiales de calidad media, dado E. Samuel Goldberg, Probability, An Introduction (Prentice-Hall, Inc. 1960, Dover Publications, Inc., 1986), pp. 97-98. Adaptado con autorización del autor. 5

Capítulo 8

(c) Encuentre la probabilidad de que la caja contenga fuegos artificiales de alta calidad, dado E. (d) ¿Cuál es la calidad de fuegos artificiales contenidos en la caja que es más probable, dado E? 26. Identificación de producto después de inundación (a) Repita el problema 25 si E es el evento observado en el que exactamente uno de los fuegos artificiales probados resultó defectuoso. (b) Repita el problema 25 si E es el evento observado en el que los dos fuegos artificiales probados resultaron defectuosos. 27. Pronóstico del clima6 J. B. Smith, quien ha vivido en la misma ciudad muchos años, asigna una probabilidad a priori de 0.4 a que el clima de hoy será inclemente. (Él piensa que el clima será bueno con una probabilidad de 0.6). Smith escucha un pronóstico del clima temprano por la mañana para obtener información sobre el clima del día. El reportero del clima realiza una de tres

Repaso

425

predicciones: clima bueno, clima inclemente o clima incierto. Smith ha hecho estimaciones de probabilidades condicionales de las diferentes condiciones, dado el clima del día, como lo muestra la tabla 8.15. Por ejemplo, Smith cree que, de los días buenos, 70% se pronostican correctamente, 20% se pronostican como inclementes y 10% como inciertos. Suponga que Smith escucha que el reportero del clima predice buen clima. ¿Cuál es la probabilidad a posteriori de clima bueno? Tabla 8.15 Clima y pronóstico Pronóstico Clima del día

Bueno

Inclemente

Incierto

Bueno

0.7

0.2

0.1

Inclemente

0.3

0.6

0.1

Repaso del capítulo 8 Términos y símbolos importantes Sección 8.1 Sección 8.2 Sección 8.3

Sección 8.4

Sección 8.5

Sección 8.6 Sección 8.7

Ejemplos

Principio básico de conteo y permutaciones diagrama de árbol principio básico de conteo permutación, nPr Combinaciones y otros principios de conteo combinación, nCr permutación con objetos repetidos celdas Espacios muestrales y eventos espacio muestral punto muestral espacio muestral finito evento evento seguro evento imposible evento simple diagrama de Venn complemento, E9 unión, ∪ intersección, ∩ eventos mutuamente excluyentes Probabilidad resultados igualmente posibles ensayo frecuencia relativa espacio equiprobable probabilidad de un evento, P(E) ley de la suma para eventos mutuamente excluyentes probabilidad empírica posibilidades Probabilidad condicional y procesos estocásticos probabilidad condicional, P(E | F) espacio muestral reducido ley general de la multiplicación ensayo experimento compuesto árbol de probabilidad Eventos independientes eventos independientes eventos dependientes ley especial de la multiplicación Fórmula de Bayes partición probabilidad a priori probabilidad a posteriori fórmula de Bayes árbol de probabilidad de Bayes

Ej. 1, p. 359 Ej. 5, p. 361 Ej. 2, p. 365 Ej. 6, p. 371 Ej. 1, p. 376 Ej. 6, p. 378 Ej. 7, p. 379 Ej. 8, p. 381 Ej. 1, p. 384 Ej. 2, p. 384 Ej. 5, p. 387 Ej. 9, p. 391 Ej. 1, p. 396 Ej. 5, p. 399 Ej. 6, p. 400 Ej. 1, p. 408 Ej. 3, p. 409 Ej. 1, p. 420 Ej. 2, p. 421

Resumen Es importante conocer el número de formas en que puede ocurrir un procedimiento. Suponga que un procedimiento involucra una secuencia de k etapas. Sea n1 el número de formas en que puede ocurrir la primera etapa y n2 el número de formas en que puede ocurrir la segunda etapa, y así sucesivamente,

con nk como el número de formas en que puede ocurrir la k-ésima etapa. Entonces, el número de formas en que puede ocurrir un procedimiento es

Samuel Goldberg, Probability, An Introduction (Prentice-Hall, Inc., 1960, Dover Publications, Inc., 1986), pp. 99-100. Adaptado con permiso del autor.

6

n1 · n 2 · · · n k

426

Capítulo 8

Introducción a la probabilidad y la estadística

Este resultado se llama principio básico de conteo. Una selección ordenada de r objetos, sin repetición, tomados de entre n objetos distintos se llama permutación de n objetos tomados r a la vez. El número de estas permutaciones se denota como nPr y está dado por n Pr

= n(n − 1)(n − 2) · · · (n − r + 1) = r factores

n! (n − r)!

Si la selección se hace sin importar el orden, entonces es simplemente un subconjunto de r elementos de un conjunto con n elementos y se llama combinación de n objetos tomados r a la vez. El número de estas combinaciones se denota como nCr y está dado por n! n Cr = r!(n − r)!

Cuando algunos de los objetos están repetidos, el número de permutaciones distinguibles de n objetos tales que n1 sean de un tipo, n2 sean de un segundo tipo, etc., y nk sean del k-ésimo tipo, es n! (5) n1 !n2 ! · · · nk !

donde n1 + n2 + ∙∙∙ + nk = n. La expresión de la ecuación (5) también puede usarse para determinar el número de asignaciones de objetos a celdas. Si n objetos distintos se colocan en k celdas ordenadas, con ni objetos en la celda i, para i = 1, 2, …, k, entonces el número de tales asignaciones es n! n1 !n2 ! · · · nk !

donde n1 + n2 + ∙ ∙ ∙ + nk = n. Un espacio muestral para un experimento es un conjunto S de todos los resultados posibles del experimento. Estos resultados se llaman puntos muestrales. Un subconjunto E de S se llama evento. Existen dos eventos especiales que forman el espacio muestral, uno es el evento seguro y el otro es el conjunto vacío, que es un evento imposible. Un evento que consiste de un solo punto muestral se llama evento simple. Se dice que dos eventos son mutuamente excluyentes cuando no tienen ningún punto muestral en común. Un espacio muestral cuyos resultados son igualmente posibles se llama espacio equiprobable. Si E es un evento para un espacio equiprobable finito S, entonces la probabilidad de que E ocurra está dada por P(E ) =

#(E ) #(S )

Si F también es un evento en S, se tiene P(E ∪ F) = P(E) + P(F) − P(E ∩ F) P(E ∪ F) = P(E) + P(F) si E y F son mutuamente excluyentes P(E9) = 1 − P(E) P(S) = 1 P(∅) = 0

Para un evento E, la relación P(E ) P(E ) = P(E ) 1 − P(E )

proporciona las posibilidades de que E ocurra. De manera inversa, si las posibilidades de que E ocurra son a : b, entonces P(E ) =

a a+b

La probabilidad de que ocurra un evento E, dado que ocurrió el evento F, se llama probabilidad condicional. Se denota por P(E| F) y puede calcularse considerando un espacio muestral equiprobable reducido y usando la fórmula P(E | F ) =

#(E ∩ F ) #(F )

o bien, a partir de la fórmula P(E | F ) =

P(E ∩ F ) P(F )

que involucra probabilidades con respecto al espacio muestral original. Para encontrar la probabilidad de que ocurran dos eventos, se puede usar la ley general de la multiplicación: P(E ∩ F ) = P(E )P(F | E) = P(F )P(E | F )

Aquí se multiplica la probabilidad de que ocurra uno de los eventos por la probabilidad condicional de que ocurra el otro evento, dado que ha ocurrido el primer evento. Para más de dos eventos, la ley correspondiente es P(E1 ∩ E2 ∩ · · · ∩ En )

= P(E1 )P(E2 | E1 )P(E3 | E1 ∩ E2 ) · · · P(En | E1 ∩ E2 ∩ · · · ∩ En−1 )

A la ley general de la multiplicación también se le llama ley de probabilidad compuesta, ya que es útil cuando se aplica a un experimento compuesto —el cual puede expresarse como una sucesión de dos o más experimentos distintos llamados ensayos o etapas. Cuando se analiza un experimento compuesto, un árbol de probabilidad resulta extremadamente útil para mantener el rastro de los resultados posibles para cada ensayo del experimento. Una ruta es una sucesión completa de ramas desde el inicio hasta la punta del árbol. Cada ruta representa un resultado del experimento compuesto y la probabilidad de esa ruta es el producto de las probabilidades para las ramas de la ruta. Los eventos E y F son independientes cuando la ocurrencia de uno no afecta la probabilidad del otro; esto es, P(E | F) = P(E)

o bien P(F | E) = P(F)

Los eventos que no son independientes son dependientes. Si E y F son independientes, la ley general de la multiplicación se simplifica en la ley especial de la multiplicación: P(E ∩ F) = P(E)P(F)

Capítulo 8

Aquí, la probabilidad de que ocurran tanto E como F es la probabilidad de E multiplicada por la probabilidad de F. La ecuación anterior representa la base de una definición alternativa de independencia: los eventos E y F son independientes si y sólo si P(E ∩ F) = P(E)P(F) Tres o más eventos son independientes si y sólo si para cada conjunto de dos o más de los eventos, la probabilidad de la intersección de los eventos contenidos en ese conjunto es igual al producto de las probabilidades de los eventos. Una partición divide un espacio muestral en eventos mutuamente excluyentes. Si E es un evento y F1, F2, …, Fn es una

Repaso

427

partición, entonces, para encontrar la probabilidad condicional del evento F, dado E, cuando se conocen las probabilidades a priori y condicional, puede usarse la fórmula de Bayes: P(Fi | E) =

P(Fi )P(E | Fi ) P(F1 )P(E | F1 ) + P(F2 )P(E | F2 ) + · · · + P(Fn )P(E | Fn )

Un problema del tipo Bayes también puede resolverse con ayuda de un árbol de probabilidad de Bayes.

Problemas de repaso En los problemas del 1 al 4, determine los valores. 2. nP1 3. 9C7 4. 12C5 1. 8P3 5. Placa de licencia Una placa de licencia de seis caracteres consiste en tres letras seguidas por tres números. ¿Cuántas placas de licencia diferentes son posibles de formular? 6. Comida En un restaurante, una comida completa consiste en una entrada, un plato fuerte y un postre. Las opciones para la entrada son sopa y ensalada; para el plato fuerte, pollo, bistec, langosta y ternera; para el postre, las opciones son helado, pay y budín. ¿Cuántos tipos de comida completa pueden pedirse? 7. Puerta de garage El transmisor de un sistema eléctrico para la apertura de la puerta de un garage es una señal codificada para un receptor. El código está determinado por cinco interruptores, cada uno de los cuales está en la posición de “encendido” o “apagado”. Determine el número de códigos diferentes que pueden transmitirse. 8. Béisbol Un entrenador de béisbol debe determinar un orden del bateo para sus nueve miembros del equipo. ¿Cuántos órdenes de bateo es posible formular? 9. Softbol Una liga de softbol tiene siete equipos. En términos de primero, segundo y tercer lugar, ¿de cuántas formas puede terminar la temporada? Suponga que no hay empates. 10. Trofeos En una vitrina, se colocarán nueve trofeos distintos —dos en la repisa superior, tres en la de en medio y cuatro en la repisa inferior—. Considerando el orden de disposición en cada repisa, ¿de cuántas maneras pueden colocarse los trofeos en la vitrina? 11. Grupos Once pasajeros anotados en la lista de espera de un avión necesitan pases de abordar, pero sólo hay seis pases de abordar disponibles. ¿Cuántos grupos diferentes de pasajeros pueden abordar? 12. Cartas De un mazo común de 52 cartas de juego se reparte una mano de cinco cartas. ¿En cuántas formas pueden tres de las cartas tener el mismo valor y otras dos un valor diferente? (A esa mano se le llama full). 13. Focos Una caja contiene 24 focos, uno de los cuales está defectuoso. (a) ¿En cuántas formas pueden seleccionarse tres focos? (b) ¿En cuántas formas pueden seleccionarse tres focos si uno está defectuoso?

14. Examen de opción múltiple Cada pregunta de un examen de opción múltiple con 10 preguntas tiene un valor de 10 puntos y presenta cuatro opciones, sólo una de las cuales es correcta. Al azar, ¿en cuántas formas es posible obtener una calificación de 90 o mejor? 15. Disposición de letras ¿Cuántas disposiciones horizontales distinguibles de las letras de MISSISSIPPI son posibles? 16. Señales de bandera Ciertas banderas dispuestas verticalmente en un asta bandera indican una señal (o un mensaje). ¿Cuántas señales diferentes son posibles si se usan dos banderas rojas, tres verdes y cuatro blancas? 17. Agencia de personal Una agencia proveedora de personal proporciona profesores de matemáticas de manera temporal a universidades que están cortas de personal. El gerente tiene disponible un grupo de nueve profesores y debe enviar cuatro a Dalhousie University y tres a St. Mary. ¿En cuántas formas puede el gerente hacer las asignaciones? 18. Operador de viajes Un operador de viajes tiene tres camionetas y cada una puede llevar a siete turistas. Suponga que 14 personas llegan para realizar una excursión turística por la ciudad y el operador usará sólo dos camionetas. ¿En cuántas formas pueden asignarse las personas a las camionetas? 19. Suponga que S = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8} es el espacio muestral y E1 = {1, 2, 3, 4, 5, 6} y E2 = {4, 5, 6, 7} son los eventos para un experimento. Encuentre (a) E1 ∪ E2, (b) E1 ∩ E2, (c) E19 ∪ E2, (d) E1 ∩ E19 y (e) (E1 ∩ E29)9. (f) ¿Son E1 y E2 mutuamente excluyentes? 20. Dado y moneda Se lanza un dado y después una moneda. (a) Determine un espacio muestral para este experimento. Determine los eventos en los que (b) resulta un 2 y (c) resulta una cara y un número par. 21. Bolsas de caramelos Tres bolsas etiquetadas 1, 2 y 3 contienen dos caramelos cada una, un caramelo es rojo y el otro verde. Se selecciona un caramelo al azar de cada bolsa. (a) Determine un espacio muestral para este experimento. Determine los eventos en los que (b) exactamente dos de los caramelos son rojos y (c) los caramelos son del mismo color. 22. Suponga que E1 y E2 son eventos para un experimento con un número finito de puntos muestrales. Si P(E1) = 0.5, P(E1 ∪ E2) = 0.6 y P(E1 ∩ E2) = 0.2, encuentre P((E2)9). 23. Control de calidad Un fabricante de chips de computadora empaca 10 chips en una caja. Para el control de calidad, se seleccionan al azar dos chips de cada caja y se prueban. Si cualquiera de los chips probados resulta defectuoso, la caja entera de chips se rechaza y no se pone a la venta. Para una caja que contiene exactamente un chip defectuoso, ¿cuál es la probabilidad de que la caja sea rechazada?

428

Capítulo 8

Introducción a la probabilidad y la estadística

24. Medicamentos 100 ratas blancas fueron inyectadas con uno de cuatro medicamentos A, B, C o D. El medicamento A se le dio a 35% de las ratas, el B a 25% y el C a 15%. Si se elige al azar una rata, determine la probabilidad de que haya sido inyectada con C o D. Si el experimento se repite en un grupo más grande de 300 ratas, pero con los medicamentos dados en la misma proporción, ¿cuál es el efecto en la probabilidad anterior?

25. Examen de opción múltiple Un examen con cinco preguntas de opción múltiple tiene cuatro opciones en cada pregunta, sólo una de las cuales es correcta. Si un estudiante responde cada pregunta de manera aleatoria, ¿cuál es la probabilidad de que responda exactamente dos preguntas en forma correcta? 26. Preferencia de bebida Para determinar la preferencia nacional de los consumidores de bebida de cola, una agencia de publicidad condujo una encuesta entre 200 consumidores. Se involucraron dos marcas de bebidas, A y B. Los resultados de la encuesta se muestran en la tabla 8.16. Si un bebedor de cola se selecciona de manera aleatoria, determine la probabilidad (empírica) de que a la persona: (a) le guste tanto A como B. (b) le guste A, pero no B. Tabla 8.16 Preferencia de bebida de cola Le gusta sólo A

70

Le gusta sólo B

80

Le gusta tanto A como B

35

No le gusta A ni B Total

15 200

27. Caramelos en una bolsa Una bolsa contiene cinco caramelos rojos y siete verdes. (a) Si dos caramelos se seleccionan de manera aleatoria y sucesiva con reemplazo, determine la probabilidad de que ambos sean rojos. (b) Si la selección se hace sin reemplazo, determine la probabilidad de que ambos caramelos sean rojos. 28. Dados Se lanza un par de dados balanceados. Determine la probabilidad de que la suma de los números sea (a) 2 o 7, (b) un múltiplo de 3, (c) no menor que 7. 29. Cartas Tres cartas se seleccionan de manera aleatoria de un mazo estándar con 52 cartas de juego, la selección se hace de manera sucesiva y con reemplazo. Determine la probabilidad de que (a) las tres cartas sean negras, (b) dos cartas sean negras y la otra sea una carta de diamantes. 30. Cartas Dos cartas se seleccionan de manera aleatoria de un mazo estándar con 52 cartas de juego, la selección se hace de manera sucesiva y sin reemplazo. Determine la probabilidad de que (a) ambas cartas sean de corazones y (b) una sea un as y la otra un rey rojo. En los problemas 31 y 32, para el valor dado de P(E), encuentre las posibilidades de que ocurra E. 32. P(E) = 0.84 31. P(E) = 38

En los problemas 33 y 34, se dan las posibilidades de que ocurra E. Encuentre P(E). 33. 6 : 1 34. 3 : 4

35. Cartas Si una carta se selecciona de manera aleatoria de un mazo normal de 52 cartas, encuentre la probabilidad de que no sea una carta con figura (sota, reina o rey), dado que es una carta de corazones.

36. Dados Si se lanzan dos dados balanceados, encuentre la probabilidad de que la suma sea menor que 7, dado que aparece un 6 en al menos uno de los dados. 37. Novela y película para la televisión La probabilidad de que una novela en particular sea exitosa es 0.65 y, si es exitosa, la probabilidad de que los derechos sean comprados para hacer una película para la televisión es de 0.8. Encuentre la probabilidad de que la novela sea exitosa y convertida en una película para la televisión. 38. Cartas Tres cartas se seleccionan al azar de un mazo estándar de cartas. Encuentre la probabilidad de que las cartas sean, en este orden, una reina, una carta de corazones y el as de bastos si son elegidas con reemplazo. 39. Dados Si se lanzan dos dados, encuentre lo siguiente. (a) La probabilidad de obtener un total de 7, dado que ocurrió un 4 en al menos un dado. (b) La probabilidad de obtener un total de 7 y que haya ocurrido un 4 en al menos un dado. 40. Dado Un dado balanceado se lanza dos veces en sucesión. Encuentre la probabilidad de que el primer lanzamiento sea menor que 4, dado que el total es mayor que 8. 41. Dado Si un dado balanceado se lanza dos veces en sucesión, encuentre la probabilidad de que el primer lanzamiento sea menor o igual que el segundo número, dado que el segundo número es menor que 3. 42. Cartas Se seleccionan cuatro cartas sin reemplazo de un mazo estándar de juego. Encuentre la probabilidad de que la cuarta carta sea de corazones. 43. Sondeo sobre condimento Se realizó un sondeo a 600 adultos para determinar si les gustaba o no el sabor de un condimento nuevo. Los resultados se muestran en la tabla 8.17. Tabla 8.17 Sondeo sobre condimento Le gusta

No le gusta

Total 120

Masculino

80

40

Femenino

320

160

480

Total

400

200

600

(a) Si una persona del sondeo se selecciona de manera aleatoria, encuentre la probabilidad de que no le guste el condimento (L9), dado que la persona es del sexo femenino (F). (b) Determine si los eventos L = {le gusta el condimento} y M = {es del sexo masculino} son independientes o dependientes. 44. Chips Un recipiente contiene seis chips numerados del 1 al 6. Se seleccionan de manera aleatoria y con reemplazo dos chips. Sea E el evento en el que se obtiene un chip marcado con un 4 la primera vez y sea F el evento de obtener un chip también con un 4 la segunda vez. (a) ¿Son E y F mutuamente excluyentes? (b) ¿Son E y F independientes?

Capítulo 8

45. Universidad e ingreso familiar Un sondeo de 175 estudiantes resultó en los datos que se muestran en la tabla 8.18. La tabla muestra el tipo de universidad al que asisten los estudiantes y el nivel de ingreso familiar del estudiante. Si un estudiante del sondeo se selecciona al azar, determine si el evento de asistir a una universidad pública y el evento de provenir de una familia de clase media son independientes o dependientes. Tabla 8.18 Sondeo a estudiantes Universidad Ingreso

Privada

Pública

Total

Alto

15

10

25

Medio

25

55

80

Bajo

10

60

70

Total

50

125

175

46. Si P(E) = 41, P(F) = 31 y P(E | F) = 61, encuentre P(E ∪ F). 47. Arbustos Cuando cierto tipo de arbusto se planta, la probabilidad de que enraíce es 0.8. Si se plantan cinco arbustos, encuentre lo siguiente. Suponga independencia. (a) La probabilidad de que todos enraícen. (b) La probabilidad de que exactamente tres enraícen. (c) La probabilidad de que al menos tres enraícen. 48. Antibiótico Cierto antibiótico es efectivo para 75% de las personas que lo toman. Suponga que cuatro personas toman este medicamento. ¿Cuál es la probabilidad de que sea efectivo para al menos tres de ellas? Suponga independencia. 49. Bolsas de caramelos La bolsa I contiene tres caramelos verdes y dos rojos y la bolsa II contiene cuatro caramelos rojos, dos verdes y dos blancos. Un caramelo se selecciona de manera aleatoria de la bolsa I y se coloca en la bolsa II. Si después se selecciona al azar un caramelo de la bolsa II, encuentre la probabilidad de que el caramelo sea rojo. 50. Bolsas de caramelos La bolsa I contiene cuatro caramelos rojos y dos blancos. La bolsa II contiene dos caramelos rojos y tres blancos. Una bolsa se selecciona de manera aleatoria y de ahí se toma un caramelo al azar. (a) ¿Cuál es la probabilidad de que el caramelo sea blanco?

Explore y amplíe

429

(b) Si el caramelo es blanco, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido tomado de la bolsa II? 51. Distribución de calificaciones El último semestre, se analizó la distribución de calificaciones para cierta clase que toma un curso de nivel superior. Se encontró que la proporción de estudiantes que obtuvieron un 10 fue 0.4 y la proporción de quienes obtuvieron 10 y se graduaron fue 0.1. Si un estudiante de esta clase se selecciona de manera aleatoria y se encuentra que obtuvo un 10, encuentre la probabilidad de que el estudiante se haya graduado. 52. Reunión de alumnos Al más reciente Día del Alumno celebrado en Alpha University asistieron 723 personas. De éstas, 609 vivían dentro del estado y 44% asistían por primera vez. Entre los alumnos que vivían fuera del estado, 78% asistían por primera vez. Ese día se realizó un sorteo y la persona que ganó también había ganado el año pasado. Encuentre la probabilidad de que el ganador sea de fuera del estado. 53. Control de calidad Una compañía de música graba discos compactos en dos turnos. El primer turno produce 3000 discos diarios y el segundo produce 5000. Por experiencia, se cree que en el primero y segundo turnos se producen 1 y 2% de discos rayados, respectivamente. Al final del día, se seleccionó al azar un disco de entre la producción total. (a) Encuentre la probabilidad de que el disco compacto esté rayado. (b) Si el disco está rayado, encuentre la probabilidad de que provenga del primer turno. 54. Prueba de aptitud En el pasado, una compañía ha contratado sólo personal con experiencia para su departamento de procesamiento de palabras. Debido a una escasez en este campo, la compañía ha decidido contratar personas sin experiencia que serán entrenadas en el trabajo. La compañía proporcionó a una agencia de empleo una nueva prueba de aptitud que ha sido diseñada para los solicitantes que desean esta posición de entrenamiento. De aquellos que han tomado la prueba recientemente, 35% pasaron. Con el propósito de medir la efectividad de la prueba, todos los que realizaron la prueba se aceptaron en el programa de entrenamiento. De aquellos que pasaron la prueba, 80% se desempeñaron de manera satisfactoria, mientras que, de aquellos que no pasaron la prueba, sólo 30% trabajaron satisfactoriamente. Si uno de los solicitantes en entrenamiento se selecciona de manera aleatoria y se encuentra que tiene un desempeño satisfactorio, ¿cuál es la probabilidad de que haya pasado la prueba?

EXPLORE Y AMPLÍE Probabilidad y autómatas celulares7

L

os sistemas de una, dos o tres ecuaciones son buenos para modelar procesos simples, como la trayectoria de un objeto lanzado o la acumulación de interés en la cuenta de un banco. Pero, ¿cómo se modela algo complicado e irregular, como el relámpago de un rayo o el esparcimiento de un rumor? Para esto, en lugar de tratar de escribir y resolver un sistema de ecuaciones, se puede usar una técnica de modelado diferente: autómatas celulares. Los autómatas celulares representan fenómenos grandes y complejos usando colecciones de muchas entidades peque-

7 Adaptado

ñas, donde cada entidad sigue unas cuantas reglas simples. El sistema de autómatas celulares más conocido es el juego llamado LIFE y desarrollado por John Conway a finales de la década de 1970. Puede jugarse a mano en un tablero, pero si se usa una computadora es más rápido y fácil. En Internet pueden encontrarse programas gratuitos descargables. (Vaya a cualquier dispositivo de rastreo y busque “LIFE” y “Conway”). Si bien LIFE resulta interesante, no es particularmente bueno para modelar procesos de la vida real. Para tal tarea, son mejores los autómatas celulares cuyas reglas contienen

de L. Charles Biehl, “Forest Fires, Oil Spills, and Fractal Geometry, Part 1: Cellular Automata and Modeling Natural Phenomena”, The Mathematics Teacher, 91 (noviembre de 1988), pp. 682-687. Con autorización del National Council of Teachers of Mathematics.

430

Capítulo 8

Introducción a la probabilidad y la estadística

un elemento de aleatoriedad. A continuación se presenta un ejemplo. Se modelará la filtración de un derrame de petróleo en el subsuelo. El modelo del suelo seguirá un patrón de celdas encimadas como ladrillos (figura 8.26).

FIGURA 8.27 Derrame de petróleo con P = 0.6.

FIGURA 8.26 Celdas para el modelo de un derrame de petróleo.

Cada celda representa un poro en el suelo, un espacio entre las partículas de polvo. Todas las celdas inician en el estado “vacía”. Para simular un derrame de petróleo, se cambia toda la capa superior de celdas (la superficie del suelo) de vacías a “llenas”. Dependiendo de la microestructura del arreglo de poros, el petróleo podría fluir de un poro a los dos poros de abajo, o sólo al izquierdo, o sólo al derecho, o a ninguno de los dos. Se modelará esto suponiendo que en cualquier unión que haya entre una celda llena y una vacía localizada por debajo de la llena, se tiene una probabilidad P de que la celda vacía cambie a llena. Para una calculadora gráfica TI-83 Plus, el siguiente programa modela el proceso: PROGRAM:OIL :Input “P?”, P :ClrDraw :AxesOff :0 → X : 0 → N :For(Y,0,46) :Pxl–On(X,2Y + N) :Pxl–On(X,2Y + N + 1) :End :For(X,1,62) :X–2iPart(X/2) → N :For(Y,0,46) :If ((pxl–Test(X–1, 2Y + N) and rand < P) or (pxl–Test(X–1,2Y + N + 1) and rand < P)) :Then :Pxl–On(X,2Y + N) :Pxl–On(X,2Y + N + 1) :End:End:End

Después de introducir este programa, establezca la ventana de visualización estándar y corra el programa. En la pregunta P?, introduzca algún valor entre 0 y 1. Después, observe cómo se llena la pantalla con la simulación de un derrame de petróleo que se cuela hacia abajo a través del suelo. Se encontrará que para P < 0.55, tarde o temprano el petróleo detiene su descenso, que para P > 0.75, el petróleo no presenta signos de desaceleración; y que para 0.55 < P < 0.75, el derrame muestra un patrón muy irregular, como el de la figura 8.27.

El modelo de derrame de petróleo es unidimensional en el sentido de que, en cualquier instante, sólo un renglón de celdas está en transición. Otros sistemas de autómatas celulares corren en dos dimensiones. Es posible usar un esquema como el del juego LIFE para modelar la propagación de una moda —anillos de humor (1975-1977) o patines plegables de metal (1999-2000)—. Una moda es, por naturaleza, un fenómeno transitorio: las personas que adoptan una moda se cansan pronto de ella o se vuelven “inmunes”. La propagación de una moda es algo parecido a la dispersión de un incendio forestal, donde los árboles se queman y transmiten el fuego a otros árboles antes de consumirse. El proceso de propagación de una moda puede modelarse en una cuadrícula, donde cada cuadro representa una persona en uno de tres estados: pre-moda, en-moda y pos-moda. Un cuadro en pre-moda que comparte un lado con un cuadro en-moda tiene una probabilidad P de ser “infectado” y convertirse en una celda en-moda. El estado de en-moda sólo dura un ciclo, seguido por un estado permanente de pos-moda. Este modelo sería difícil de implementar en una calculadora gráfica, pero se puede hacer con rapidez usando un sistema algebraico por computadora, como Maple o Mathematica. Los resultados son análogos a los del derrame de petróleo: para P < 0.4, la moda se acaba; para P > 0.6, la moda se propaga casi uniformemente a través de la población; y para 0.4 < P < 0.6, la moda se propaga en forma de un patrón irregular e impredecible (figura 8.28).

FIGURA 8.28 Propagación de una moda con P = 0.5.

Capítulo 8

El resultado interesante aquí es que la diferencia entre una moda que se dispersa ampliamente y otra que perece con rapidez puede ser muy pequeña. Una moda que pasa de amigo a amigo con una probabilidad de 0.45 puede nunca funcionar en realidad, mientras que una moda transmitida con una probabilidad de 0.55 tiene una buena oportunidad de convertirse en una locura importante. Por supuesto, el modelo usado es bastante simple. Un modelo más sofisticado podría considerar el hecho de que algunas personas tienen más amigos que otras, que algunas amistades son más proclives a la transmisión de modas que otras, etcétera.

Explore y amplíe

431

Problemas 1. Mediante corridas repetidas en una calculadora gráfica, estime el valor crítico de P al cual, en la simulación, el derrame de petróleo comienza a penetrar profundamente en el suelo. Esto es, ¿cuál es el valor más pequeño de P para el cual el derrame no disminuye de manera significativa entre la parte media y baja de la pantalla? 2. ¿Qué otro fenómeno podría modelarse usando autómatas celulares? ¿Cómo serían las reglas?

9 9.1

Variables aleatorias discretas y valor esperado

9.2

Distribución binomial

9.3

Cadenas de Markov Repaso del capítulo 9 EXPLORE Y AMPLÍE

Cadenas de Markov en la teoría de juegos

432

Temas adicionales de probabilidad

T

al como se vio al inicio del capítulo 8, la probabilidad puede usarse para resolver el problema de dividir una apuesta de dinero entre dos jugadores cuando su juego es interrumpido. Ahora, la pregunta emergente es: ¿cuáles son las posibilidades de que un juego sea interrumpido? Por supuesto, la respuesta depende de los detalles. Si los jugadores saben de antemano que jugarán un número fijo de rondas —con la “interrupción” programada por adelantado—, entonces podría calcularse con facilidad la probabilidad de que el tiempo se acabe antes de terminar el juego. O, si se desconoce la cantidad de tiempo disponible, se podría calcular la duración esperada de un juego completo y un tiempo esperado antes de la siguiente interrupción. Entonces, si la duración esperada del juego resulta estar muy por debajo del tiempo esperado hasta la siguiente interrupción, podría decirse que la probabilidad de tener que interrumpir el juego es baja. Pero cuando se desea dar una respuesta numérica más exacta, se tendrán que realizar cálculos más complicados. El tipo de problema encontrado aquí no se presenta sólo en los juegos. En la industria, los fabricantes necesitan saber qué tan probable es tener que interrumpir un ciclo de producción debido a fallas en el equipo. Una forma en que mantienen baja esta probabilidad consiste en registrar las horas de uso de cada máquina para reemplazarla cuando estas horas se aproximan al “tiempo medio de falla” —valor esperado del número de horas en uso que proporciona la máquina en su tiempo de servicio—. Los investigadores médicos enfrentan un problema relacionado cuando consideran la posibilidad de tener que interrumpir un experimento debido a que demasiados sujetos de prueba se retiran. Para mantener esta probabilidad baja, con frecuencia calculan por adelantado un número esperado de abandonos e incluyen esta cantidad, más un amortiguador, en el número de personas reclutadas para realizar un estudio. La idea del valor esperado para un número —el tiempo que transcurre hasta que algo sucede o el número de personas que abandonan un estudio— es uno de los conceptos clave analizados en este capítulo.

Sección 9.1

Variables aleatorias discretas y valor esperado

433

Objetivo

9.1 Variables aleatorias discretas y valor esperado

Desarrollar la distribución de probabilidad de una variable aleatoria y representar geométricamente esa distribución mediante una gráfica o un histograma. Calcular la media, la varianza y la desviación estándar de una variable aleatoria.

En algunos experimentos, se tiene interés en conocer eventos asociados con números. Por ejemplo, si se lanzan dos monedas, el interés estará en el número de caras que ocurran. Así, consideremos los eventos {0}

{1}

{2}

Si X es una variable que representa el número de caras que ocurren, entonces los únicos valores que puede asumir X son 0, 1 y 2. El valor de X está determinado por el resultado del experimento y, en consecuencia, por la probabilidad. En general, una variable cuyos valores dependen del resultado de un proceso aleatorio se llama variable aleatoria. Usualmente, las variables aleatorias se denotan mediante letras mayúsculas como X, Y o Z, y los valores que asumen estas variables pueden denotarse por medio de las letras minúsculas correspondientes (x, y o z). Así, para el número de caras (X) que ocurren al lanzar dos monedas, los valores posibles pueden indicarse escribiendo o, de manera más simple,

X = x,

donde x = 0, 1, 2 X = 0, 1, 2

EJEMPLO 1

Variables aleatorias

a. Suponga que se lanza un dado y X es el número que resulta en la cara superior del dado. Entonces X es una variable aleatoria y X = 1, 2, 3, 4, 5, 6. b. Suponga que una moneda se lanza de manera sucesiva hasta que aparece una cara. Si Y es el número de lanzamientos, entonces Y es una variable aleatoria y Y = y,

donde y = 1, 2, 3, 4, …

Observe que Y puede asumir un número infinito de valores. c. Un estudiante está realizando un examen con límite de tiempo de una hora. Si X es el número de minutos necesarios para completar el examen, entonces X es una variable aleatoria. Los valores que puede asumir X forman el intervalo (0, 60]. Esto es, 0 < X ≤ 60. Ahora resuelva el problema 7 v

A una variable aleatoria se le llama variable aleatoria discreta si puede asumir sólo un número finito de valores o si sus valores pueden colocarse en correspondencia uno a uno con los enteros positivos. En los ejemplos 1(a) y 1(b), X y Y son variables aleatorias discretas. A una variable aleatoria se le llama variable aleatoria continua cuando asume todos los valores contenidos en algún intervalo o intervalos, como X en el ejemplo 1(c). En este capítulo, se pondrá atención en las variables aleatorias discretas; en el capítulo 16 se abordarán las variables aleatorias continuas. Si X es una variable aleatoria, la probabilidad del evento en el que X asume el valor de x se denota como P(X = x). De manera similar, se pueden considerar las probabilidades de eventos como X ≤ x y X > x. Si X es discreta, entonces la función f que asigna el número P(X = x) a cada valor posible de X se llama función de probabilidad o distribución de la variable aleatoria X. Así, f (x) = P(X = x)

Puede resultar útil verbalizar esta ecuación de la manera siguiente: “f (x) es la probabilidad de que X asuma el valor x”. EJEMPLO 2

Distribución de una variable aleatoria

Suponga que X es el número de caras que aparecen en el lanzamiento de dos monedas bien balanceadas. Determine la distribución de X.

434

Capítulo 9

Temas adicionales de probabilidad

Solución: Se deben encontrar las probabilidades de los eventos X = 0, X = 1 y X = 2. El espacio muestral equiprobable es Tabla de probabilidad

Por lo tanto,

P(X = x)

x 0

1/4

1

2/4

2

1/4

S = {CC, CX, XC, XX} el evento X = 0 es {XX} el evento X = 1 es {CX, XC} el evento X = 2 es {CC}

Para cada uno de estos eventos, la probabilidad está dada en la tabla de probabilidad mostrada al margen. Si f es la distribución para X, esto es, f (x) = P(X = x), entonces

P(X  x)

f (0) =

1 4

f (1) =

1 2

f (2) =

1 4

En el ejemplo 2, se indicó la distribución f al listar

1 2

f (0) =

1 4

0

1

2

1 4

f (1) =

P(X  x)

1 2

f (0) + f (1) + f (2) =

1 4

1

2

FIGURA 9.2 Histograma de probabilidad para X.

f (2) =

1 4

Sin embargo, la tabla de probabilidad para X da la misma información y es una manera aceptable de expresar la distribución de X. Otra forma es mediante la gráfica de la distribución, como la que muestra la figura 9.1. Las líneas verticales que parten desde el eje x hacia los puntos marcados en la gráfica sólo enfatizan la altura de los puntos. Otra representación de la distribución de X es el diagrama de rectángulos de la figura 9.2, llamado histograma de probabilidad para X. Aquí se centra un rectángulo sobre cada valor de X. El rectángulo trazado encima de x tiene anchura de 1 y altura de P(X = x). Así, su área es la probabilidad 1 ∙ P(X = x) = P(X = x). Esta interpretación de la probabilidad como un área es importante en el capítulo 16. Observe en el ejemplo 2 que la suma de f (0), f(1) y f(2) es 1:

x

FIGURA 9.1 Gráfica de la distribución de X.

0

1 2

x

1 1 1 + + =1 4 2 4

Esto debe ser así, ya que los eventos X = 0, X = 1 y X = 2 son mutuamente excluyentes y la unión de los tres constituye el espacio muestral [y P(S) = 1]. La suma f(0) + f(1) + f(2) puede indicarse en forma conveniente por medio de la notación de suma f (x) x

PARA REPASAR la notación de suma, vea la sección 1.5.

Este uso es un poco diferente al de la sección 1.5, en el que las cotas superior e inferior de la notación de suma no se dan de manera explícita. Aquí x f (x) significa que se van a sumar todos los términos puestos en la forma f(x), dados todos los valores de x bajo consideración (que en este caso son 0, 1 y 2). Así, x

f (x) = f (0) + f (1) + f (2)

En general, para cualquier distribución f, se tiene 0 ≤ f(x) ≤ 1 para toda x y la suma de todos los valores de la función es igual a 1. Por lo tanto, x

f (x) = 1

Esto significa que en cualquier histograma de probabilidad, la suma de las áreas de los rectángulos es 1. Para una variable aleatoria X, la distribución proporciona las frecuencias relativas de los valores de X a largo plazo. Sin embargo, a menudo resulta útil determinar el valor “promedio” de X a largo plazo. Así, en el ejemplo 2, suponga que las dos monedas se lanzaron n veces, de donde resultó que X = 0 ocurrió k0 veces, X = 1 ocurrió k1 veces y X = 2 ocurrió k2 veces. Entonces el valor promedio de X para estos n lanzamientos es k0 k1 k2 0 · k0 + 1 · k1 + 2 · k2 =0· +1· +2· n n n n

Sección 9.1

Variables aleatorias discretas y valor esperado

435

Pero las fracciones k0/n, k1/n y k2/n son las frecuencias relativas de los eventos X = 0, X = 1 y X = 2, respectivamente, que ocurren en n lanzamientos. Si n es muy grande, entonces estas frecuencias relativas se aproximan a las probabilidades de los eventos X = 0, X = 1, X = 2. Por ende, parece razonable que el valor promedio de X a largo plazo sea 0 · f (0) + 1 · f (1) + 2 · f (2) = 0 ·

1 1 1 +1· +2· =1 4 2 4

(1)

Esto significa que si las monedas se lanzan muchas veces, el número promedio de caras que aparecerán por lanzamiento será muy cercano a 1. La suma de la ecuación (1) se define como la media de X. También se le llama valor esperado de X y expectación de X. Con frecuencia, la media de X se denota por µ = µ(X) (µ es la letra griega “mu”) y también como E(X). Observe que, a partir de la ecuación (1), µ tiene la forma x xf (x). En general, se tiene la siguiente definición.

Definición Si X es una variable aleatoria discreta con distribución f, entonces la media de X está dada por µ = µ(X) = E(X) =

xf (x) x

La media de X puede interpretarse como el valor promedio de X a largo plazo. De hecho, si 1 los valores que toma X son x1, x2, …, xn y éstos son equiprobables de forma que f (xi) = , n para i = 1, 2, …, n, entonces n

µ=

x

xf (x) =

xi i=1

1 = n

n i=1 xi

n

que es el promedio en el sentido usual de la palabra de los números x1, x2, …, xn. En el caso general, resulta útil pensar en la media, µ, como un promedio ponderado donde las ponderaciones están dadas por las probabilidades, f(x). Se enfatiza que la media no tiene que ser necesariamente resultado del experimento. En otras palabras, µ puede ser diferente de todos los valores x que realmente asume la variable aleatoria X. Esto se ilustrará en el siguiente ejemplo. EJEMPLO 3

Ganancia esperada

Una compañía de seguros ofrece a los propietarios de cierto tipo de casa una póliza de seguro contra incendios por $180 000. La póliza proporciona protección en el caso de que una casa de este tipo sea totalmente destruida por un incendio en un periodo de un año. La compañía ha determinado que la probabilidad de dicho evento es 0.002. Si la prima anual de la póliza es de $379, encuentre la ganancia esperada por póliza para la compañía. Si una casa asegurada no sufre ningún incendio, la compañía gana $379. Sin embargo, si ocurre un incendio, la compañía pierde $180 000 − $379 (valor asegurado de la casa menos la prima), o $179 621. Si X es la ganancia (en dólares) para la compañía, entonces X es una variable aleatoria que puede asumir los valores 379 y −179 621. (Una pérdida se considera como una ganancia negativa). La ganancia esperada por póliza para la compañía es el valor esperado de X.

Estrategia

Solución: Si f es la función de probabilidad para X, entonces

y

f (−179 621) = P(X = −179 621) = 0.002 f (379) = P(X = 379) = 1 − 0.002 = 0.998

436

Capítulo 9

Temas adicionales de probabilidad

El valor esperado de X está dado por E(X) =

x

xf (x) = −179 621f ( − 179 621) + 379f (379) = −179 621(0.002) + 379(0.998) = 19

Por ende, si la compañía vende muchas pólizas, se podría esperar que gane aproximadamente $19 por póliza, los cuales podrían aplicarse a gastos de publicidad, gastos fijos y utilidad. Ahora resuelva el problema 19 v Como E(X) es el valor promedio de X a largo plazo, es una medida de lo que podría llamarse la tendencia central de X. Sin embargo, E(X) no indica la dispersión o esparcimiento a largo plazo de X con respecto a la media. Por ejemplo, en la figura 9.3 se muestran las gráficas de dos distribuciones, f y g, para las variables aleatorias X y Y. Puede demostrarse con facilidad que tanto X como Y tienen la misma media: E(X) = 2 y E(Y) = 2. (Se recomienda que el lector verifique esta afirmación). Pero en la figura 9.3, X tiene más posibilidades de asumir los valores 1 o 3 de las que tiene Y, porque f(1) y f(3) son iguales a 25, mientras que g(1) y g(3) son iguales a 15. Así, X tiene mayor probabilidad de asumir valores diferentes a la media de la que tiene Y, por lo que a largo plazo existe más dispersión para X. f (x )

g (y) 3 5

2 5 1 5

1 5

1

2 3 E(X )  2

x

1

2 3 E(Y )  2

(a)

y

(b)

FIGURA 9.3

Distribuciones de probabilidad.

Existen varias formas de medir la dispersión para una variable aleatoria X. Una forma consiste en determinar el promedio a largo plazo de los valores absolutos de la desviación con respecto a la media µ —esto es, E(|X − µ|), que es la media de la variable aleatoria derivada |X − µ|. De hecho, si g es una función adecuada y X es una variable aleatoria, entonces Y = g(X) es otra variable aleatoria. Además, puede mostrarse que si Y = g(X), entonces E(Y ) = x g(x)f (x), donde f es la función de probabilidad para X. Por ejemplo, si Y = |X − µ|, entonces E(|X − µ|) =

x

|x − µ|f (x)

Sin embargo, aunque E(|X − µ|) podría parecer una medida de dispersión obvia, no se usa con mucha frecuencia. Existen muchas otras medidas de dispersión que pueden considerarse, pero dos son las más ampliamente aceptadas. Una de estas dos medidas es la varianza y la otra es la desviación estándar. La varianza de X, que se denota por Var(X), es el promedio a largo plazo de los cuadrados de las desviaciones de X con respecto a µ. En otras palabras, para la varianza se considera la variable aleatoria Y = (X − µ)2 y se tiene Varianza de X

Var(X) = E((X − µ)2 ) =

x

(x − µ)2 f (x)

(2)

Como (X − µ)2 está incluido en Var(X) y tanto µ como X tienen las mismas unidades de medición, las unidades para Var(X) son las de X 2. Así, en el ejemplo 3, X está en dólares; entonces, Var(X) tiene unidades de dólares cuadrados. Resulta conveniente tener una me-

Sección 9.1

Variables aleatorias discretas y valor esperado

437

√ dida de dispersión en las mismas unidades que X. Tal medida es Var(X), la cual se llama desviación estándar de X y se denota por σ = σ(X) (σ es la letra griega minúscula “sigma”). Desviación estándar de X

σ = σ(X) =

Var(X)

Note que σ tiene la propiedad de que

σ 2 = Var(X) como σ son medidas de la dispersión de X. Entre más grande sea el Tanto Var(X) = valor de Var(X), o de σ, más grande será la dispersión. Un resultado de un teorema famoso, la desigualdad de Chebyshev, es que la probabilidad de X que se encuentra entre dos desviaciones estándar de la media es de al menos 43. Esto significa que la probabilidad de que X se encuentre en el intervalo (µ − 2σ, µ + 2σ) es mayor o igual que 43. De manera más general, para k > 1, la desigualdad de Chebyshev dice que k2 − 1 P(X ∈ (µ − kσ, µ + kσ)) ≥ k2 Para ilustrar aún más, con k = 4, esto significa que, para cualquier experimento probabi2 15 = = 93.75% de los valores de los datos pertenecen al intervalo lístico, al menos 4 4−1 2 16 (µ − 4σ, µ + 4σ). Pertenecer al intervalo (µ − 4σ, µ + 4σ) significa estar “dentro de cuatro desviaciones estándar desde la media”. La fórmula para la varianza dada en la ecuación (2) puede escribirse de manera diferente. Lo anterior implica un buen ejercicio con la notación de suma. σ2

Var(X) = = = = =

x

(x − µ)2 f (x)

x

(x 2 − 2xµ + µ2 )f (x)

x

(x 2 f (x) − 2xµf (x) + µ2 f (x))

x

x 2 f (x) − 2µ

x

x 2 f (x) − 2µ(µ) + µ2 (1)

x

xf (x) + µ2

f (x) x

(puesto que x

xf (x) = µ y

x

f (x) = 1)

Así, se tiene Var(X) = σ 2 = (

x

x 2 f (x)) − µ2 = E(X 2 ) − E(X)2

(3)

Esta fórmula para la varianza resulta bastante útil porque normalmente simplifica los cálculos. EJEMPLO 4

Media, varianza y desviación estándar

Una canasta contiene 10 pelotas, cada una de las cuales muestra un número. Cinco pelotas muestran el número 1, dos muestran el 2 y tres muestran el 3. Se elige una pelota de manera aleatoria. Si X es el número que muestra la pelota elegida, determine µ, Var(X) y σ. Solución: El espacio muestral consiste en 10 resultados igualmente posibles (las pelotas).

Los valores que puede asumir X son 1, 2 y 3. Los eventos X = 1, X = 2 y X = 3 contienen 5, 2 y 3 puntos muestrales, respectivamente. Entonces, si f es la función de probabilidad para X, 1 5 = 10 2 1 2 = f (2) = P(X = 2) = 10 5 3 f (3) = P(X = 3) = 10 f (1) = P(X = 1) =

438

Capítulo 9

Temas adicionales de probabilidad

El cálculo de la media da µ=

x

=1·

xf (x) = 1 · f (1) + 2 · f (2) + 3 · f (3) 2 3 18 9 5 +2· +3· = = 10 10 10 10 5

Para encontrar Var(X), puede usarse la ecuación (2) o la ecuación (3). Aquí se usarán ambas de manera que se puedan comparar los cálculos aritméticos involucrados. Mediante la ecuación (2), (x − µ)2 f (x) Var(X) = x

2

9 = 1− 5 = −

4 5

2

·

2

9 f (1) + 2 − 5

5 + 10

1 5

2

·

9 f (2) + 3 − 5

2 + 10

=

1 2 36 3 16 5 · + · + · 25 10 25 10 25 10

=

80 + 2 + 108 190 19 = = 250 250 25

2

6 5

·

2

f (3)

3 10

Con la ecuación (3), Var(X) = (

x

x 2 f (x)) − µ2

= (12 · f (1) + 22 · f (2) + 32 · f (3)) − =1·

2

9 5

5 2 3 81 +4· +9· − 10 10 10 25

5 + 8 + 27 81 40 81 − = − 10 25 10 25 19 81 = =4− 25 25 =

Observe que la ecuación (2) involucra a (x − µ)2, pero la ecuación (3) incluye a x2. Debido a esto, a menudo es más fácil calcular varianzas mediante la ecuación (3) que por medio de la ecuación (2). , la desviación estándar es Como σ 2 = Var(X) = 19 25 √ 19 19 = σ = Var(X) = 25 5 Ahora resuelva el problema 1 v

PROBLEMAS 9.1 En los problemas del 1 al 4, se da la distribución de la variable aleatoria X. Determine µ, Var(X) y σ. En el problema 1, construya el histograma de probabilidad. En el problema 2, grafique la distribución. 1. f (0) = 0.2, f (1) = 0.3, f (2) = 0.3, f (3) = 0.2 2. f (4) = 0.4, f (5) = 0.6

3. Vea la figura 9.4.

f (x)

1 2

1 4

1

2

3

FIGURA 9.4

x

Sección 9.1

4. Vea la figura 9.5.

439

Variables aleatorias discretas y valor esperado

13. Rifa Una organización caritativa realiza una rifa por un solo premio de $5000. Cada boleto de la rifa cuesta $2 y se han vendido 8000 boletos. (a) Encuentre la ganancia esperada para el comprador de un solo boleto. (b) Encuentre la ganancia esperada para el comprador de dos boletos.

f(x )

2 7

1 7

0

1

2

3

4

x

FIGURA 9.5

5. La variable aleatoria X tiene la siguiente distribución: x

P(X = x)

3 5

0.3

6

0.2

7

0.4

(a) Encuentre P(X = 3); (b) Encuentre µ; (c) Encuentre σ 2. 6. La variable aleatoria X tiene la siguiente distribución: x

P(X = x)

2

0.1

4

5a

6

4a

(a) Encuentre P(X = 4) y P(X = 6); (b) Encuentre µ.

14. Juego con monedas Considere el siguiente juego. Usted lanza tres monedas legales. Si resultan tres caras o tres cruces, su compañero de juego le paga $10. Si resultan una o dos caras, usted debe pagarle a su compañero $6. ¿Cuáles son sus ganancias o pérdidas esperadas por juego? 15. Ganancias Un jardinero gana $200 por día cuando está trabajando y pierde $30 al día cuando no está trabajando. Si la probabilidad de trabajar cualquier día es 47, encuentre las ganancias diarias esperadas para el jardinero. 16. Restaurante de comida rápida Una cadena de restaurantes de comida rápida estima que si abre un restaurante en un centro comercial, la probabilidad de que el restaurante sea exitoso es 0.72. Un restaurante exitoso obtiene una utilidad anual de $120 000; un restaurante que no es exitoso pierde $36 000 al año. ¿Cuál es la ganancia esperada para la cadena si abre un restaurante en un centro comercial? 17. Seguros Una compañía de seguros ofrece una póliza de hospitalización para los individuos de cierto grupo. En un periodo de un año, la compañía pagará $100 al día, hasta un máximo de cinco días, por cada día que el poseedor de la póliza esté hospitalizado. La compañía estima que la probabilidad de que cualquier persona incluida en este grupo sea hospitalizada durante exactamente un día es 0.001; para exactamente dos días es 0.002; para exactamente tres días es 0.003; para exactamente cuatro días es 0.004 y para cinco o más días es 0.008. Encuentre la ganancia esperada por póliza para la compañía si la prima anual es de $10.

En los problemas del 7 al 10, determine E(X), σ 2 y σ para la variable aleatoria X. 7. Lanzamiento de moneda Se lanzan tres monedas legales. Sea X el número de caras que ocurren.

Póliza

8. Pelotas en una canasta Una canasta contiene seis pelotas, cada una de las cuales muestra un número. Cuatro pelotas presentan un 1 y dos muestran un 2. Una pelota se selecciona de manera aleatoria y se observa el número, X, que presenta. 9. Comité A partir de un grupo de dos mujeres y tres hombres, se seleccionan dos personas de manera aleatoria para formar un comité. Sea X el número de hombres incluidos en el comité. 10. Caramelos en un frasco Un frasco contiene dos caramelos rojos y tres verdes. Dos caramelos se sacan de manera aleatoria, sucesivamente y con reemplazo, y se observa el número, X, de caramelos rojos. 11. Canicas en una bolsa Una bolsa contiene cinco canicas rojas y tres blancas. Dos canicas se retiran de manera aleatoria, sucesivamente y sin reemplazo. Sea X = el número de canicas rojas retiradas. Encuentre la distribución f para X. 12. Subcomité A partir de un comité del gobierno estatal que consiste en cuatro miembros liberales y seis conservadores, debe seleccionarse en forma aleatoria un subcomité de tres integrantes. Sea X el número de liberales incluidos en el subcomité. Encuentre una fórmula general, en términos de combinaciones, que proporcione P(X = x), donde x = 0, 1, 2, 3.

18. Demanda La tabla siguiente proporciona la probabilidad de que x automóviles se renten diariamente en una pequeña compañía de alquiler: x

0

1

2

3

4

5

6

7

8

P(X = x) 0.05 0.10 0.15 0.20 0.15 0.15 0.10 0.05 0.05

Determine la demanda diaria esperada para sus automóviles. 19. Prima de seguro En el ejemplo 3, si la compañía desea considerar una ganancia de $50 por póliza, determine la prima anual.

440

Capítulo 9

Temas adicionales de probabilidad

20. Ruleta En el juego de la ruleta, hay una rueda con 37 ranuras numeradas con los números enteros del 0 al 36, inclusive. Un jugador apuesta $1 (por ejemplo) y elige un número. La rueda se gira y una bola se desplaza sobre la rueda. Si la bola cae en la ranura que muestra el número seleccionado, el jugador recibe la apuesta de $1 más $35. De otra manera, el jugador pierde la apuesta de $1. Suponga que todos los números son igualmente probables y determine la ganancia o pérdida esperada por juego.

21. Juego con monedas Suponga que usted paga $2.50 para participar en un juego donde se lanzan dos monedas legales. Si ocurren n caras, usted recibe 2n dólares. ¿Cuál es su ganancia (o pérdida) esperada en cada juego? Se dice que el juego es justo para usted cuando su ganancia esperada es de $0. ¿Cuánto debería pagar por participar en el juego para que éste fuera justo?

Objetivo

9.2 Distribución binomial

Desarrollar la distribución binomial y relacionarla con el teorema binomial.

Teorema binomial Posteriormente en esta sección se verá que los términos involucrados en la expansión de una potencia de un binomio son útiles para describir las distribuciones de ciertas variables aleatorias. Por lo tanto, resulta lógico analizar primero el teorema binomial, que es una fórmula para expandir (a + b)n, donde n es un entero positivo. Independientemente de n, en la expansión de (a + b)n existen patrones. Para ilustrar esto, consideremos el cubo del binomio a + b. Al aplicar sucesivamente la ley distributiva, se tiene (a + b)3 = [(a + b)(a + b)](a + b)

= [a(a + b) + b(a + b)](a + b)

= [aa + ab + ba + bb](a + b)

= aa(a + b) + ab(a + b) + ba(a + b) + bb(a + b)

de manera que

= aaa + aab + aba + abb + baa + bab + bba + bbb (a + b)3 = a3 + 3a2 b + 3ab2 + b3

(1) (2)

Se pueden hacer tres observaciones acerca del lado derecho de la ecuación (2). Primero, observe que el número de términos es cuatro, el cual es uno más que la potencia a la que se elevó a + b (3). Segundo, los términos primero y último son los cubos de a y b; las potencias de a disminuyen de izquierda a derecha (de 3 a 0), mientras que las potencias de b aumentan (de 0 a 3). Tercero, para cada término, la suma de los exponentes de a y b es 3, que es la potencia a la cual se elevó a + b. Ahora se pondrá atención en los coeficientes de los términos incluidos en la ecuación (2). Considere el coeficiente del término ab2. Es el número de términos incluidos en la ecuación (1) que involucran exactamente dos b, a saber, 3. Pero ahora se verá por qué existen tres términos que involucran dos b. En la ecuación (1), observe que cada término es el producto de tres números, cada uno de los cuales es a o b. Por la ley distributiva, cada uno de los tres factores a + b incluidos en (a + b)3 contribuye con una a o una b al término. Así, el número de términos que involucran una a y dos b es igual al número de formas en que pueden elegirse dos de los tres factores para proporcionar una b, 3! = 3. De manera similar, a saber, 3C2 = 2!1! el coeficiente del término a3 es 3C0

y

el coeficiente del término a2b es 3C1 el coeficiente del término b3 es 3C3

Al generalizar las observaciones anteriores, se obtiene una fórmula para expandir (a + b)n, llamada teorema binomial.

Sección 9.2

Distribución binomial

441

Teorema binomial

Si n es un entero positivo, entonces (a + b)n = n C 0 an + n C1 an−1 b + n C 2 an−2 b2 + · · · + n C n−1 abn−1 + n C n bn n

=

n Ci a

n−i i

b

i=0

Por esta razón, los números nCr también se llaman coeficientes binomiales. EJEMPLO 1

Teorema binomial

Use el teorema binomial para expandir (q + p)4.

Solución: Aquí n = 4, a = q y b = p. Por lo tanto,

(q + p)4 = 4 C 0 q4 + 4 C 1 q3 p + 4 C 2 q2 p2 + 4 C 3 qp3 + 4 C 4 p4 4! 4 4! 3 4! 2 2 4! 4! 4 q + q p+ q p + qp3 + p = 0!4! 1!3! 2!2! 3!1! 4!0!

Al recordar que 0! = 1, se tiene (q + p)4 = q4 + 4q3 p + 6q2 p2 + 4qp3 + p4

v

Ahora recuerde la representación del triángulo de Pascal vista en la sección 8.2, la cual proporciona una forma de memorizar la generación de coeficientes binomiales. Por ejemplo, los números del renglón (4 + 1) del triángulo de Pascal, 1 4 6 4 1, son los coeficientes encontrados en el ejemplo 1.

Distribución binomial Ahora examinaremos los ensayos repetidos de un experimento en el cual el resultado de cualquier ensayo no afecta el resultado de otro ensayo. Éstos se conocen como ensayos independientes. Por ejemplo, cuando un dado balanceado se lanza cinco veces, el resultado de un lanzamiento no afecta el resultado de cualquier otro lanzamiento. Aquí se tienen cinco ensayos independientes del lanzamiento de un dado. Juntos, estos cinco ensayos pueden considerarse un experimento compuesto de cinco etapas que involucra eventos independientes, de manera que se puede usar la ley especial de la multiplicación de la sección 8.6 para determinar la probabilidad de obtener resultados específicos en los ensayos. Para ilustrar esto, se encontrará la probabilidad de obtener dos números 4 en los cinco lanzamientos del dado. Se considerará la obtención de un 4 como un éxito (E) y la obtención de cualquiera de los otros cinco números como un fracaso (F). Por ejemplo, la sucesión denota la obtención de

EEFFF 4, 4, seguidos por otros tres números

Esta sucesión puede considerarse como la intersección de cinco eventos independientes: éxito en el primer ensayo, éxito en el segundo, fracaso en el tercero, y así sucesivamente. Como la probabilidad de éxito en cualquier ensayo es 16 y la probabilidad de fracaso es 1 − 16 = 56, por la ley especial de la multiplicación para la intersección de eventos independientes, la probabilidad de ocurrencia de la sucesión EEFFF es 1 1 5 5 5 · · · · = 6 6 6 6 6

1 6

2

5 6

3

De hecho, ésta es la probabilidad para cualquier orden particular de los dos E y tres F. Ahora se determinará de cuántas maneras puede formarse una sucesión de dos E y tres F. En

442

Capítulo 9

Temas adicionales de probabilidad

cinco ensayos, el número de maneras en que se pueden elegir dos ensayos para el éxito es 5C2. Otra forma de ver este problema es como si se estuvieran contando permutaciones con 5! = 5 C2 objetos repetidos —como en la sección 8.2— de la “palabra” EEFFF. Existen 2! · 3! de estas permutaciones. Entonces la probabilidad de obtener exactamente dos números 4 en los cinco lanzamientos es 1 2 5 3 (3) 5 C2 6 6 Si se denota la probabilidad de éxito mediante p y la probabilidad de fracaso mediante q(=1 – p), entonces (3) toma la forma 5C2p

2q3

que es el término que involucra a p2 en la expansión de (q + p)5. De manera más general, considere la probabilidad de obtener exactamente x números 4 en n lanzamientos del dado. Entonces n – x de los lanzamientos deben ser algún otro número. Para un orden particular, la probabilidad es p xq n−x

El número de órdenes posibles es nCx, que de nuevo puede verse como la pregunta de encontrar el número de permutaciones de n símbolos, donde x de esos símbolos son E (éxito) y los restantes n – x son F (fracaso). De acuerdo con el resultado de la sección 8.2, sobre permutaciones con objetos repetidos, existen

de permutaciones y, por lo tanto,

n! = n Cx x! · (n − x)!

P(X = x) = nCx p xq n−x

que es una expresión general para los términos incluidos en (q + p)n. En resumen, la distribución para X (la cantidad de números 4 que ocurren en n lanzamientos) está dada por los términos incluidos en (q + p)n. Siempre que se tienen n ensayos independientes de un experimento en el que cada ensayo sólo tiene dos posibles resultados (éxito y fracaso) y la probabilidad de éxito en cada ensayo permanece igual, a los ensayos se les llama ensayos de Bernoulli. Como la distribución del número de éxitos corresponde a la expansión de una potencia de un binomio, el experimento se llama experimento binomial y la distribución del número de éxitos se llama distribución binomial. Distribución binomial

Si X es el número de éxitos posibles en n ensayos independientes de un experimento binomial con probabilidad p de éxito y q de fracaso en cualquier ensayo, entonces la distribución f para X está dada por f (x) = P(X = x) = nCx p xq n−x

donde x es un entero tal que 0 ≤ x ≤ n y q = 1 – p. Cualquier variable aleatoria que tenga esta distribución se llama variable aleatoria binomial y se dice que tiene una distribución binomial. La media y la desviación estándar de X están dadas, respectivamente, por √ µ = np σ = npq APL Í Q U E LO u 1. Sea X el número de personas de entre cuatro solicitantes de trabajo que son contratadas. Si para cualquier solicitante la probabilidad de ser contratado es 0.3, encuentre la distribución de X.

EJEMPLO 2

Distribución binomial

Suponga que X es una variable aleatoria binomial con n = 4 y p = 13. Encuentre la distribución para X. Solución: Aquí q = 1 – p = 1 − 13 = 23. Entonces se tiene

P(X = x) = nCx p xq n−x

x = 0, 1, 2, 3, 4

Distribución binomial

Sección 9.2

Por lo tanto,

P(X  x ) 32 81 8 27 16 81 8 81 1 81

0

1

2

3

4

FIGURA 9.6 Distribución binomial, n = 4, p = 13.

x

1 3

0

P(X = 0) = 4 C 0

1 3

1

P(X = 1) = 4 C 1

1 3

2

P(X = 2) = 4 C 2

3

P(X = 3) = 4 C 3

1 3 1 3

4

P(X = 4) = 4 C 4

2 3

4

2 3

3

2 3

2

2 3

1

2 3

0

=

4! 16 16 16 ·1· =1·1· = 0!4! 81 81 81

=

4! 1 8 32 1 8 · · =4· · = 1!3! 3 27 3 27 81

=

1 4 8 4! 1 4 · · =6· · = 2!2! 9 9 9 9 27

=

4! 1 2 1 2 8 · · =4· · = 3!1! 27 3 27 3 81

=

1 1 1 4! · ·1=1· ·1= 4!0! 81 81 81

443

En la figura 9.6 se presenta el histograma de probabilidad para X. Observe que la media µ para X es np = 4 13 = 43 y la desviación estándar es √ 8 2 2 1 2 √ σ = npq = 4 · · = = 3 3 9 3 Ahora resuelva el problema 1 v EJEMPLO 3

Al menos dos caras en ocho lanzamientos de moneda

Una moneda legal se lanza ocho veces. Encuentre la probabilidad de obtener al menos dos caras. Solución: Si X es el número de caras que ocurren, entonces X tiene una distribución bino-

mial con n = 8, p = 21 y q = 21. Para simplificar el trabajo, se usa el hecho de que Ahora,

P(X ≥ 2) = 1 – P(X < 2)

P(X < 2) = P(X = 0) + P(X = 1)

Por lo tanto,

0

1 2

8

1

= 8 C0

1 2

=1·1·

1 1 1 9 +8· · = 256 2 128 256

P(X ≥ 2) = 1 −

1 2

+ 8 C1

1 2

7

9 247 = 256 256

En la figura 9.7 se muestra un histograma de probabilidad para X. Ahora resuelva el problema 17 v P (X  x ) 35 128 7 32

7 64

1 32 1 256

0

1

2

3

4

5

6

7

8

FIGURA 9.7 Distribución binomial, n = 8, p = 21.

x

444

Capítulo 9

Temas adicionales de probabilidad

EJEMPLO 4

Auditoría al impuesto sobre la renta

Para un grupo particular de individuos, 20% de sus declaraciones de impuesto sobre la renta se auditan cada año. De cinco individuos elegidos al azar, ¿cuál es la probabilidad de que exactamente dos sean auditados en sus declaraciones? Solución: Se considerará esto como un experimento binomial con cinco ensayos (selec-

ción de un individuo). En realidad, el experimento no es realmente binomial, ya que la selección de un individuo de este grupo afecta la probabilidad de que la declaración de otro individuo sea auditada. Por ejemplo, si existen 5000 individuos, entonces 20%, o 1000, serán auditados. La probabilidad de que el primer individuo seleccionado sea auditado es 1000 5000. Si ese evento ocurre, la probabilidad de que el segundo individuo seleccionado sea 999 . Por lo tanto, los eventos no son independientes. Sin embargo, se supone auditado es 4999 que el número de individuos es grande, por lo que, para propósitos prácticos, la probabilidad de auditar a un individuo permanece constante de ensayo a ensayo. Para cada ensayo, los dos resultados son ser auditado y no ser auditado. Aquí, un éxito se define como ser auditado. Si X es el número de declaraciones auditadas, p = 0.2 y q = 1 − 0.2 = 0.8, se tiene 5! (0.04)(0.512) 2!3! = 10(0.04)(0.512) = 0.2048

P(X = 2) = 5 C2 (0.2)2 (0.8)3 =

Ahora resuelva el problema 15 v

PROBLEMAS 9.2 En los problemas del 1 al 4, determine la distribución f para la variable aleatoria binomial X si el número de ensayos es n y la probabilidad de éxito en cualquier ensayo es p. También, encuentre µ y σ. 1. n = 2, p =

3. n = 3, p =

1 5

2. n = 3, p =

2 3

1 2

4. n = 4, p = 0.4

En los problemas del 5 al 10, determine la probabilidad dada si X es una variable aleatoria binomial, n es el número de ensayos y p es la probabilidad de éxito en cualquier ensayo. 5. P(X = 3);

n = 4, p =

1 3

6. P(X = 2);

n = 5, p =

7. P(X = 2);

n = 4, p =

4 5

8. P(X = 4);

n = 7, p = 0.2

9. P(X < 2);

n = 5, p =

1 2

10. P(X ≥ 3); n = 4, p =

1 3

4 5

11. Moneda Una moneda legal se lanza 11 veces. ¿Cuál es la probabilidad de que ocurran exactamente ocho caras? 12. Examen de opción múltiple Cada pregunta de un examen de opción múltiple con seis preguntas tiene cuatro opciones de respuesta, sólo una de las cuales es correcta. Si un estudiante responde al azar las seis preguntas, encuentre la probabilidad de que exactamente tres sean correctas. 13. Canicas Un frasco contiene cinco canicas rojas y siete verdes. Cuatro canicas se retiran al azar, sucesivamente y con reemplazo. Determine la probabilidad de que exactamente dos de las canicas retiradas sean verdes. 14. Cartas Se seleccionan 3 cartas en forma aleatoria, sucesivamente y con reemplazo, de un mazo de 52 cartas de juego. Determine la probabilidad de que exactamente dos cartas sean ases. 15. Control de calidad Un fabricante produce interruptores eléctricos, de los cuales 3% son defectuosos. De una corrida de producción de 60 000 interruptores, se seleccionan cinco de manera aleatoria y se prueba cada uno. Determine la probabilidad de que la muestra contenga exactamente tres interruptores defectuosos.

Redondee su respuesta a tres decimales. Suponga que los cuatro ensayos son independientes y que el número de interruptores defectuosos contenidos en la muestra tiene una distribución binomial.

16. Moneda Una moneda está sesgada de manera que P(C) = 0.2 y P(X) = 0.8. Si X es el número de caras obtenidas en tres lanzamientos, determine una fórmula para P(X = x).

17. Moneda Una moneda sesgada se lanza tres veces de manera sucesiva. La probabilidad de obtener cara en cualquier lanzamiento es 41. Encuentre la probabilidad de que (a) ocurran exactamente dos caras y (b) ocurran dos o tres caras.

18. Cartas Siete cartas se seleccionan en forma aleatoria, sucesivamente y con reemplazo, de un mazo de 52 cartas de juego. Encuentre la probabilidad de que haya (a) exactamente cuatro cartas de corazones y (b) al menos cuatro cartas de corazones.

19. Control de calidad En un gran lote de producción de dispositivos electrónicos, se cree que una quinta parte son defectuosos. De seleccionarse al azar una muestra de seis dispositivos, determine la probabilidad de que no más de uno sea defectuoso. 20. Internet de alta velocidad Para cierta población grande, la probabilidad de que una persona seleccionada de manera aleatoria tenga acceso a Internet de alta velocidad es de 0.8. De seleccionar al azar cuatro personas, encuentre la probabilidad de que al menos tres tengan acceso a Internet de alta velocidad.

21. Béisbol La probabilidad de que cierto jugador de béisbol conecte un tiro imparable es de 0.300. Encuentre la probabilidad de que si el jugador batea cuatro veces conecte al menos un imparable. 22. Acciones Un consultor financiero afirma que 60% de las acciones que recomienda comprar aumentan su valor. De una lista de 200 acciones recomendadas, un cliente selecciona cuatro de manera aleatoria. Determine la probabilidad, redondeada a dos decimales, de que al menos dos de las acciones elegidas aumenten su valor. Suponga que las selecciones de las acciones son ensayos independientes y que el número de acciones que incrementan su valor tiene una distribución binomial.

Sección 9.3

23. Género de los hijos Si una familia tiene cinco hijos, encuentre la probabilidad de que al menos dos sean niñas. (Suponga que la probabilidad de que un hijo sea niña es 12). 24. Si X es una variable aleatoria binomialmente distribuida con n = 50 y p = 25, encuentre σ 2. 25. Suponga que X es una variable aleatoria binomialmente distribuida en forma tal que µ = 2 y σ 2 = 32. Encuentre P(X = 2).

Cadenas de Markov

445

26. Control de calidad En un proceso de producción, la probabilidad de obtener una unidad defectuosa es 0.06. Suponga que se selecciona al azar una muestra de 15 unidades. Sea X el número de unidades defectuosas. (a) Encuentre el número esperado de unidades defectuosas. (b) Encuentre Var(X). (c) Encuentre P(X ≤ 1). Redondee su respuesta a dos decimales.

Objetivo

9.3 Cadenas de Markov

Desarrollar las nociones de una cadena de Markov y la matriz de transición asociada. Encontrar vectores de estado y el vector de estado estable.

Este capítulo concluye con el análisis de un tipo especial de proceso estocástico llamado cadena de Markov.1 Cadena de Markov

Una cadena de Markov es una sucesión de ensayos de un experimento en el cual los resultados posibles de cada ensayo permanecen iguales de un ensayo al siguiente, son finitos en número y tienen probabilidades que dependen sólo del resultado de la prueba anterior. Para ilustrar una cadena de Markov, consideremos la siguiente situación. Imagine que un pueblo pequeño sólo tiene dos estaciones de servicio automotriz —digamos estaciones 1 y 2— que atienden las necesidades de servicio de los propietarios de automóviles que hay en el pueblo. (Estos clientes forman la población bajo consideración). Cada vez que un cliente necesita servicio para su automóvil, debe tomar una decisión acerca de cuál estación utilizar. Así, cada cliente puede colocarse en una categoría de acuerdo con cuál de las dos estaciones eligió más recientemente. Un cliente y las estaciones pueden verse como un sistema. Si un cliente eligió más recientemente la estación 1, dicha situación se refiere como estado 1 del sistema. De manera similar, si la elección más reciente de un cliente fue la estación 2, se dice que en la actualidad el sistema está en el estado 2. Por lo tanto, en cualquier tiempo dado, el sistema está en uno de sus dos estados. Por supuesto, en determinado periodo, el sistema puede cambiar de un estado al otro. Por ejemplo, la sucesión 1, 2, 2, 1 indica que en cuatro servicios sucesivos dados a un automóvil, el sistema cambió del estado 1 al estado 2, permaneció en el estado 2 y después cambió al estado 1. Esta situación puede entenderse como una sucesión de pruebas de un experimento (elección de una estación de servicio) en la cual los resultados posibles para cada prueba son los dos estados (estación 1 y estación 2). Cada prueba involucra la observación del estado del sistema en ese momento. Cuando se conoce el estado presente del sistema, nos damos cuenta de que no es posible asegurar qué estado presentará en la siguiente observación. Sin embargo, se puede saber la posibilidad de que esté en un estado particular. Por ejemplo, suponga que si un cliente usó más recientemente la estación 1, entonces la probabilidad de que dicho cliente use la estación 1 la próxima vez es de 0.7. (Esto significa que, de los clientes que usaron la estación 1 más recientemente, 70% continuarán usando la estación 1 la vez siguiente y 30% cambiarán a la estación 2). Suponga también que si un cliente usó la estación 2 más recientemente, la probabilidad de que el mismo cliente vuelva a usar la estación 2 la vez siguiente es de 0.8. Estas probabilidades deben reconocerse como probabilidades condicionales. Esto es, P(permanezca en el estado 1 | actualmente está en el estado 1) = 0.7 P(cambie al estado 2 | actualmente está en el estado 1) = 0.3 P(permanezca en el estado 2 | actualmente está en el estado 2) = 0.8 P(cambie al estado 1 | actualmente está en el estado 2) = 0.2

Estas cuatro probabilidades pueden organizarse en una matriz cuadrada T = [Tij], donde la entrada Tij representa la probabilidad de que un cliente esté en el estado siguiente del 1

En honor al matemático ruso Andrei Markov (1856-1922).

446

Capítulo 9

Temas adicionales de probabilidad

sistema i dado que actualmente se encuentra en el estado j. Así

Tij = P(estar en el estado i | actualmente está en el estado j)

y en este caso específico se tiene

Siguiente Estado actual estado Estado 1 Estado 2 T=

Por ejemplo, la suma de las entradas de la columna 1 de T es 0.7 + 0.3 = 1.

Estado 1 Estado 2

0.7 0.3

0.2 0.8

A la matriz T se le denomina matriz de transición porque i indica las probabilidades de transición de un estado a otro en un paso —esto es, cuando se pasa de un periodo de observación al siguiente—. Las entradas se llaman probabilidades de transición. Es necesario enfatizar que la matriz de transición permanece igual en cada etapa de la sucesión de observaciones. Observe que todas las entradas de la matriz están en el intervalo [0, 1], ya que son probabilidades. Aún más, en cada columna la suma de las entradas debe ser 1 porque, para cada estado presente, las probabilidades toman en cuenta todas las transiciones posibles. A continuación, hagamos un resumen de la situación de las estaciones de servicio hasta este punto. Se tiene una sucesión de ensayos en la cual los resultados (o estados) posibles son los mismos de un ensayo al siguiente y son finitos en número (dos). La probabilidad de que el sistema esté en un estado particular para un ensayo dado depende sólo del estado del ensayo anterior. Así, tenemos lo que se llama una cadena de Markov de dos estados. Una cadena de Markov determina una matriz cuadrada T llamada matriz de transición. Matriz de transición

Una matriz de transición para una cadena de Markov de k estados es una matriz T = [Tij] de k × k en la que la entrada Tij es la probabilidad, de un ensayo al siguiente, de pasar del estado i al estado j. Todas las entradas pertenecen al intervalo [0, 1] y en cada columna la suma de las entradas es 1. Puede decirse que Tij = P(próximo estado sea i | el estado actual es j )

Se usa un subíndice 0 para indicar el vector de estado inicial.

Suponga que cuando se hacen las observaciones iniciales, 60% de todos los clientes usaron la estación 1 más recientemente y 40% usaron la estación 2. Esto significa que, antes de considerar algún ensayo adicional (servicio al automóvil), las probabilidades de que un cliente esté en el estado 1 o 2 son 0.6 y 0.4, respectivamente. Estas probabilidades se llaman probabilidades de estado inicial y, de manera colectiva, se conocen como distribución inicial. Pueden representarse mediante un vector columna, llamado vector de estado inicial, el cual se denota como X0. En este caso, X0 =

0.6 0.4

Se desea encontrar el vector que da las probabilidades de estado para la siguiente visita de un cliente a una estación de servicio. Este vector de estado se denota mediante X1. De manera más general, un vector de estado se define de la siguiente manera: Vector de estado

El vector de estado Xn para una cadena de Markov de k estados es un vector columna de k entradas en el que la entrada xj representa la probabilidad de estar en el estado j después del n-ésimo ensayo. Las entradas para X1 pueden encontrarse a partir del árbol de probabilidad de la figura 9.8. Se observa que la probabilidad de estar en el estado 1 después de la siguiente visita al servicio es la suma (0.7)(0.6) + (0.2)(0.4) = 0.5 (1)

y la probabilidad de estar en el estado 2 es

(0.3)(0.6) + (0.8)(0.4) = 0.5

(2)

Sección 9.3 1

0.7

Cadenas de Markov

447

(0.6) (0.7)  0.42

1

0.5

0.6

0.3

2

(0.6) (0.3)  0.18

0.4

0.2

1

(0.4) (0.2)  0.08

0.8

2

(0.4) (0.8)  0.32

Inicio 0.5

2

Estación más reciente

FIGURA 9.8

Siguiente estación

Árbol de probabilidad para una cadena de Markov de dos estados.

Entonces, X1 =

0.5 0.5

Las sumas de los productos localizados en los lados izquierdos de las ecuaciones (1) y (2) nos recuerdan a la multiplicación de matrices. De hecho, estas sumas son las entradas de la matriz TX0 obtenida al multiplicar por la izquierda el vector de estado inicial por la matriz de transición: X1 = TX0 =

0.7 0.2 0.3 0.8

0.6 0.5 = 0.4 0.5

Este patrón consistente en tomar el producto de un vector de estado y la matriz de transición para obtener el siguiente vector de estado sigue permitiendo encontrar probabilidades de estado para observaciones futuras. Por ejemplo, para encontrar X2, el vector de estado que proporciona las probabilidades para cada estado después de dos ensayos (que siguen a la observación inicial), se tiene X2 = TX1 =

0.7 0.2 0.3 0.8

0.5 0.45 = 0.5 0.55

Así, la probabilidad de estar en el estado 1 después de dos servicios al automóvil es de 0.45. Observe que, como X1 = TX0, se puede escribir de manera que

X2 = T(TX0) X2 = T 2X0

En general, el n-ésimo vector de estado Xn puede encontrarse al multiplicar por la izquierda el vector de estado previo Xn−1 por T. Si T es la matriz de transición para una cadena de Markov, entonces el vector de estado Xn para el n-ésimo ensayo está dado por Xn = TXn−1

De manera equivalente, Xn puede encontrarse utilizando sólo el vector columna de estado inicial X0 y la matriz de transición T: Aquí se encuentra Xn mediante el uso de potencias de T.

Xn = T n X0

(3)

Ahora consideremos la situación en la cual se conoce el estado inicial del sistema. Por ejemplo, tomemos el caso de observar al inicio que un cliente ha elegido más recientemente la estación 1. Esto significa que la probabilidad de que el sistema esté en el estado 1 es 1, de

448

Capítulo 9

Temas adicionales de probabilidad

manera que el vector de estado inicial debe ser X0 =

1 0

Suponga que se determina X2, el vector de estado que proporciona las probabilidades de estado después de las siguientes dos visitas. Lo anterior está dado por X2 = T 2 X0 = =

0.55 0.45

0.7 0.2 0.3 0.8 0.30 0.70

2

1 0

1 0.55 = 0 0.45

Por lo tanto, para este cliente, las probabilidades de usar la estación 1 o la estación 2 después de 2 pasos son de 0.55 y 0.45, respectivamente. Observe que estas probabilidades forman la primera columna de T 2. Por otro lado, si el sistema estuviera inicialmente en el estado 2, entonces el vector de estado después de dos pasos sería T2

0 0.55 0.30 = 1 0.45 0.70

0 0.30 = 1 0.70

Entonces, para este cliente, las probabilidades de usar la estación 1 o la estación 2 después de dos pasos son de 0.30 y 0.70, respectivamente. Observe que estas probabilidades forman la segunda columna de T 2. Con base en estas observaciones, ahora se tiene una forma de interpretar T 2. Las entradas en 1 2 1 0.55 0.30 T2 = 2 0.45 0.70 proporcionan las probabilidades de cambiar de un estado a otro en dos pasos. En general, se tiene lo siguiente: Esto proporciona el significado de las entradas en T n.

Si T es una matriz de transición, entonces, para T n, la entrada en la fila i y la columna j proporciona la probabilidad de estar en el estado i después de n pasos habiendo iniciado en el estado j. EJEMPLO 1

Demografía

Cierto lugar está dividido en tres regiones demográficas. La investigación indica que cada año 20% de los residentes de la región 1 se desplazan a la región 2 y 10% se desplazan a la región 3. (Los restantes permanecen en la región 1). De los residentes ubicados en la región 2, 10% se trasladan a la región 1 y 10% a la región 3. De los residentes de la región 3, 20% pasan a la región 1 y 10% a la región 2. a. Encuentre la matriz de transición T para esta situación. Solución: Se tiene

A la región 1 T =2 3

De la región 1 2 3   0.7 0.1 0.2 0.2 0.8 0.1 0.1 0.1 0.7

Observe que para encontrar T11, se resta de 1 la suma de las otras dos entradas localizadas en la primera columna. Las entradas T22 y T33 se encuentran de manera similar. b. Encuentre la probabilidad de que un residente de la región 1 este año sea residente de la región 1 al año siguiente y dentro de dos años. Solución: A partir de la entrada T11 de la matriz de transición T, la probabilidad de que

un residente de la región 1 permanezca en la región 1 después de un año es de 0.7. Las

Sección 9.3

Cadenas de Markov

449

probabilidades de mudarse de una región a otra en dos pasos están dadas por T 2: 

1

2

3

1 0.53 0.17 T 2 = 2 0.31 0.67 3 0.16 0.16

 0.29 0.19 0.52

Así, la probabilidad de que un residente de la región 1 esté en la región 1 después de dos años es de 0.53. c. Para este año, suponga que 40% de los residentes del lugar en cuestión viven en la región 1, 30% viven en la región 2 y 30% viven en la región 3. Encuentre la probabilidad de que un residente del lugar viva en la región 2 después de tres años. Solución: El vector de estado inicial es



 0.40 X0 = 0.30 0.30

La distribución de la población después de tres años está dada por el vector de estado X3. A partir de la ecuación (3) con n = 3, se tiene

Por supuesto, X3 puede obtenerse con facilidad usando una calculadora gráfica. Introduzca X0 y T y después evalúe directamente T 3X0.

X3 = T 3 X0 = TT 2 X0   0.7 0.1 0.2 0.53 = 0.2 0.8 0.1 0.31 0.1 0.1 0.7 0.16   0.3368 = 0.4024 0.2608

  0.17 0.29 0.40 0.67 0.19 0.30 0.16 0.52 0.30

Este resultado significa que en tres años, 33.68% de los residentes del lugar viven en la región 1, 40.24% viven en la región 2 y 26.08% viven en la región 3. Por lo tanto, la probabilidad de que un residente viva en la región 2 dentro de tres años es 0.4024. v

Vectores de estado estable De regreso al problema de las estaciones de servicio automotriz. Recuerde que si el vector de estado inicial es 0.6 X0 = 0.4 entonces 0.5 X1 = 0.5 X2 =

0.45 0.55

Algunos vectores de estado después del segundo son X3 = TX2 =

0.7 0.2 0.3 0.8

0.45 0.425 = 0.55 0.575

X4 = TX3 =

0.7 0.2 0.3 0.8

0.425 0.4125 = 0.575 0.5875

X5 = TX4 =

0.7 0.2 0.3 0.8

0.4125 0.40625 = 0.5875 0.59375

· · ·

X10 = TX9 ≈

0.40020 0.59980

450

Capítulo 9

Temas adicionales de probabilidad

Estos resultados sugieren fuertemente, y así es en este caso, que, conforme aumenta el número de ensayos, las entradas de los vectores de estado tienden a estar más y más cerca de las entradas correspondientes en el vector Q=

0.40 0.60

(De manera equivalente, puede mostrarse que las entradas de cada columna de T n se aproximan a las entradas correspondientes de Q conforme n se incrementa). El vector Q tiene una propiedad especial. Observe el resultado de multiplicar por la izquierda a Q por la matriz de transición T: 0.7 0.2 0.40 0.40 TQ = = =Q 0.3 0.8 0.60 0.60 Entonces se tiene que TQ = Q

El vector de estado estable es único y no depende de la distribución inicial.

lo cual muestra que Q permanece sin cambio de un ensayo al siguiente. En resumen, conforme el número de ensayos se incrementa, los vectores de estado se acercan más y más a Q, el cual permanece sin cambio de un ensayo al siguiente. La distribución de la población entre las estaciones de servicio se estabiliza. Esto es, a largo plazo, aproximadamente 40% de la población llevará sus automóviles a recibir servicio en la estación 1 y 60% en la estación 2. Para describir esto, se dice que Q es el vector de estado estable de este proceso. Puede demostrarse que el vector de estado estable es único. (Existe sólo un vector de este tipo). Aún más, Q no depende del vector de estado inicial X0 sino que depende sólo de la matriz de transición T. Por esta razón, se dice que Q es el vector de estado estable para T. Lo que se necesita ahora es un procedimiento para encontrar el vector de estado estable Q sin tener que calcular vectores de estado para valores grandes de n. Por fortuna, puede usarse la propiedad establecida con anterioridad de que TQ = Q para encontrar Q. q Si Q = 1 , se tiene que q2 TQ = Q = IQ TQ − IQ = 0 0.7 0.2 1 − 0.3 0.8 0

(T − I)Q = 0

0 1

−0.3 0.2 0.3 −0.2

0 q1 = q2 0 q1 0 = q2 0

lo cual sugiere que Q puede encontrarse al resolver el sistema de ecuaciones lineales resultante, que en este caso surge en forma matricial. Usando las técnicas estudiadas en el capítulo 6, se observa de inmediato que la matriz de coeficientes de la última ecuación se reduce a 3 0

−2 0

lo cual sugiere que existe una cantidad infinita de posibilidades para el vector de estado estable Q. Sin embargo, las entradas de un vector de estado deben sumar 1, de manera que debe agregarse al sistema la ecuación adicional q1 + q2 = 1. Se llega entonces a que 3 1

−2 1

q1 0 = q2 1

donde puede verse fácilmente que el sistema tiene la solución única

que confirma la sospecha previa.

Q=

q1 0.4 = q2 0.6

Sección 9.3

Cadenas de Markov

451

Es necesario puntualizar que para las cadenas de Markov en general, los vectores de estado no siempre se aproximan a un vector de estado estable. Sin embargo, puede demostrarse que, en efecto, existe un vector de estado estable para T siempre que T sea regular: Una matriz de transición T es regular si existe una potencia entera positiva n para la cual todas las entradas de T n son (estrictamente) positivas. En esta sección sólo se considerarán matrices de transición regulares. Una cadena de Markov cuya matriz de transición es regular se llama cadena de Markov regular. En resumen, se tiene lo siguiente: Suponga que T es la matriz de transición de k × k para una cadena de Markov regular. Entonces el vector columna de estado estable   q1 q2   Q=  ...  qk

es la solución a las ecuaciones matriciales [1 1

···

1]Q = 1

(T − Ik )Q = 0

(4) (5)

donde, en la ecuación (4), el coeficiente (matriz) de Q es el vector renglón que consiste en k entradas todas las cuales son 1. Las ecuaciones (4) y (5) siempre pueden combinarse en una ecuación matricial sencilla: T *Q = 0* donde T* es la matriz de (k + 1) × k obtenida al pasar el renglón [1 1 ∙ ∙ ∙ 1] a la parte superior de la matriz k × k de T − Ik (donde Ik es la matriz identidad de k × k) y 0* es el vector columna de k + 1 obtenido al pasar un 1 a la parte superior del vector columna cero de k elementos. Entonces, se puede encontrar Q al reducir la matriz aumentada [T * | 0*]. Estos conceptos se ilustrarán en el siguiente ejemplo. EJEMPLO 2

Vector de estado estable

Para el problema sobre demografía del ejemplo 1, a largo plazo, ¿qué porcentaje de los residentes del lugar vivirá en cada región? Solución: La distribución de la población a largo plazo está dada por el vector de estado

estable Q, el cual se determinará a continuación. Se mostró que la matriz T para este ejemplo es   0.7 0.1 0.2 0.2 0.8 0.1 0.1 0.1 0.7

de manera que T − I es

 −0.3  0.2 0.1

 0.1 0.2 −0.2 0.1 0.1 −0.3

452

Capítulo 9

Temas adicionales de probabilidad

y [T * | 0*] es

lo cual se reduce a



1 1 0.1 −0.3  0.2 −0.2 0.1 0.1

1 0.2 0.1 −0.3

 1 0 0 0

 5/16 7/16 1/4 0     5/16 0.3125 mostrando que el vector de estado estable Q = 7/16 = 0.4375. Por lo tanto, a lar1/4 0.2500 

1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0

go plazo, los porcentajes de residentes del lugar que vivirán en las regiones 1, 2 y 3 serán 31.25, 43.75 y 25%, respectivamente. Ahora resuelva el problema 37 v

PROBLEMAS 9.3 En los problemas del 1 al 6, ¿puede la matriz dada ser una matriz de transición para una cadena de Markov? 1.

3.

1 2 − 23  1 2  1 − 4 3 4

2 3 1 3 1 8 5 8 1 4

2. 1 3 1 3 1 3

 0 0.5 0.1 0.3 0.9 0.2



0.4 5. 0.2 0.4

0.1 1 0.9 0   0.2 0.6 0.5 4. 0.7 0.2 0.1 0.1 0.2 0.2   0.5 0.1 0.3 6. 0.4 0.3 0.3 0.6 0.6 0.4

En los problemas del 7 al 10 se da una matriz de transición para una cadena de Markov. Determine los valores de las entradas representadas con letras. 7.

2 3

a  0.1 9.  a 0.2

b

8.

1 4

a 0.2 b

 a b c



a

b

5 12

a 

a

a

a

 10. a a

b

 b

1 4

1 12. 0   0.1 14. 1.1 0.2

En los problemas del 15 al 20 se dan una matriz de transición T y un vector de estado inicial X0. Calcule los vectores de estado X1, X2 y X3. 15. T =

2 3 1 3

X0 =

1 4 3 4

1 0

16. T =

1 2 1 2

X0 =

1 2 1 2

1 4 3 4

0.2 0.8

X0 =

 0.2 19. T = 0.1 0.7

0.1 0.5 0.4



 0.2 X0 = 0.1 0.7 

 0.4 0.2 0.4

0.4 0.1 0.2  0 0.1 0.3 20. T =  0.4 0.7 0.4 0.2 0.1 0.1  0.1 0.3 X0 =   0.4 0.2

c

0.1 0.9 0.9 0.1

18. T =

0.4 0.6

X0 =



En los problemas del 11 al 14, determine si el vector dado podría ser un vector de estado para una cadena de Markov. 0.4 11. 0.6   0.2 13. 0.7 0.5

0.3 0.5 0.7 0.5

17. T =

 0.1 0.3 0.4 0.2

En los problemas del 21 al 24 se da una matriz de transición T. (a) Calcule T 2 y T 3. (b) ¿Cuál es la probabilidad de ir al estado 2 desde el estado 1 después de dos pasos? (c) ¿Cuál es la probabilidad de ir al estado 1 desde el estado 2 después de tres pasos? 21.

1 4 3 4

 0 23. 1 0

3 4 1 4

0.5 0.4 0.1

22.  0.3 0.3 0.4

1 3 2 3

 0.2 24. 0.1 0.7

1 2 1 2

0.1 0.5 0.4

 0.4 0.2 0.4

Sección 9.3

En los problemas del 25 al 30, encuentre el vector de estado estable para la matriz de transición dada. 25.

1 2 1 2

2 3 1 3

26.

1 2 1 2

1 4 3 4

27.

1 5 4 5

3 5 2 5

28.

1 4 3 4

1 3 2 3

 0.2 29. 0.1 0.7

0.1 0.5 0.4



 0.4 0.2 0.4

0.1 30. 0.2 0.7

0.4 0.2 0.4

 0.3 0.3 0.4

31. Propagación de gripe Una gripe se ha propagado en el dormitorio de un colegio que tiene 200 estudiantes. Suponga que la probabilidad de que un estudiante con gripe aún la tenga dentro de 4 días es 0.1. Por otro lado, para un estudiante que no tiene gripe, la probabilidad de tenerla dentro de 4 días es de 0.2. (a) Encuentre una matriz de transición para esta situación. (b) Si en este momento hay 120 estudiantes que tienen gripe, ¿cuántos estudiantes (al entero más cercano) puede esperarse tengan gripe dentro de 8 días?, ¿dentro de 12 días? 32. Entrenamiento físico Un centro de entrenamiento físico ha encontrado que, de los miembros que realizan ejercicio de alto impacto en una visita, 55% harán lo mismo en su próxima visita y 45% harán ejercicio de bajo impacto. De aquellos que realizan entrenamiento de bajo impacto en una visita, 75% harán lo mismo en la siguiente visita y 25% harán ejercicio de alto impacto. En la última visita, suponga que 65% de los miembros hicieron ejercicio de alto impacto y 35% de bajo impacto. Después de dos visitas más, ¿qué porcentaje de los miembros estarán realizando ejercicio de alto impacto? 33. Periódicos En cierta área pueden comprarse dos periódicos distintos. Se ha encontrado que si un cliente compra el periódico A un día, la probabilidad de cambiar al otro periódico al siguiente día es de 0.3. Si un cliente compra el periódico B un día, la probabilidad de que compre el mismo periódico al siguiente día es de 0.6. (a) Encuentre la matriz de transición para esta situación. (b) Encuentre la probabilidad de que una persona que compró A el lunes compre A el miércoles. 34. Rentas de videos Una tienda de renta de videos tiene tres ubicaciones en una ciudad. Un video puede rentarse en cualquiera de las tres ubicaciones y regresarse también en cualquiera. Los estudios muestran que los videos se rentan en una ubicación y se regresan a un sitio de acuerdo con las probabilidades dadas en la siguiente matriz: Regresado en 1 2 3



Rentado en 1 2 3

0.7 0.2 0.1

 0.1 0.1 0.9 0.1 0 0.8

Suponga que 30% de los videos se rentan inicialmente en la ubicación 1, 30% en la 2 y 40% en la 3. Encuentre los porcentajes de videos que puede esperarse regresen a cada ubicación: (a) Después de esta renta. (b) Después de la siguiente renta. 35. Votación En cierta región, se analizó el registro de votantes de acuerdo con su afiliación partidista: demócrata, republicana u otra. Se encontró que, anualmente, la probabilidad de que un votante cambie su registro de demócrata a republicano es de 0.1; de demó-

Cadenas de Markov

453

crata a otro 0.1; de republicano a demócrata 0.1; de republicano a otro 0.1; de otro a demócrata, 0.3 y de otro a republicano, 0.2. (a) Encuentre una matriz de transición para esta situación. (b) ¿Cuál es la probabilidad de que un votante registrado como republicano en la actualidad se registre como demócrata dentro de dos años? (c) Si 40% de los votantes actuales son demócratas y 40% son republicanos, ¿qué porcentaje puede esperarse que sean republicanos dentro de un año? 36. Demografía Los residentes de cierta región se clasifican como urbanos (U), suburbanos (S) o rurales (R). Una compañía de mercadotecnia ha encontrado que a través de periodos sucesivos de 5 años, los residentes cambian de una clasificación a otra de acuerdo con las probabilidades dadas por la siguiente matriz: U S  U 0.7 0.1 S 0.1 0.8 R 0.2 0.1

R

 0.1 0.1 0.8

(a) Encuentre la probabilidad de que un residente suburbano sea residente rural dentro de 15 años. (b) Suponga que la población inicial de la región es 50% urbana, 25% suburbana y 25% rural. Determine la distribución de población esperada dentro de 15 años.

37. Servicio telefónico de larga distancia Una importante compañía telefónica de larga distancia (compañía A) ha estudiado la tendencia de los usuarios telefónicos a cambiarse de un proveedor del servicio a otro. La compañía cree que a través de periodos sucesivos de seis meses, la probabilidad de que un cliente que usa el servicio de A cambie a un servicio competidor es de 0.2 y la probabilidad de que un cliente de cualquier servicio competidor cambie a A es de 0.3. (a) Encuentre una matriz de transición para esta situación. (b) Si en la actualidad A controla 70% del mercado, ¿qué porcentaje puede esperarse controle dentro de seis meses? (c) ¿Qué porcentaje del mercado puede esperarse que controle A en el largo plazo? 38. Compras de automóviles En cierta región se hizo un estudio de propietarios de automóviles. Se determinó que si una persona posee actualmente un Ford, la probabilidad de que el siguiente automóvil que compre dicha persona sea también un Ford es de 0.75. Si una persona en la actualidad no posee un Ford, la probabilidad de que dicha persona adquiera un Ford en su próxima compra de automóvil es de 0.35. (a) Encuentre la matriz de transición para esta situación. (b) A largo plazo, ¿qué proporción de compras de automóviles en la región puede esperarse que sean de Ford?

39. Ratones de laboratorio Suponga que 100 ratones están en una caja con dos compartimientos y tienen la libertad de moverse entre los compartimientos. A intervalos regulares, se observa el número de ratones presentes en cada compartimiento. Se ha encontrado que si un ratón está en el compartimiento 1 en una observación, la probabilidad de que el mismo ratón esté en el compartimiento 1 en la siguiente observación es 35. Si un ratón está en el compartimiento 2 en una observación, la probabilidad de que esté en el compartimiento 2 en la siguiente observación es 25. Suponga que en un inicio se colocan 50 ratones en cada compartimiento. (a) Encuentre la matriz de transición para esta situación. (b) Después de dos observaciones, ¿qué porcentaje de los ratones (redondeado a dos decimales) puede esperarse que esté en cada compartimiento? (c) A largo plazo, ¿qué porcentaje de los ratones puede esperarse que esté en cada compartimiento?

454

Capítulo 9

Temas adicionales de probabilidad

40. Máquinas expendedoras Una queja típica de los estudiantes en las escuelas es: “¡No pongas tu dinero en esa máquina de refrescos; yo lo intenté y la máquina no funciona!” Suponga que si una máquina expendedora está funcionando adecuadamente en algún momento, la probabilidad de que funcione bien la próxima vez es de 0.8. Por otro lado, suponga que si la máquina no está funcionando apropiadamente una vez, la probabilidad de que no funcione bien la próxima vez es de 0.9. (a) Encuentre la matriz de transición para esta situación. (b) Suponga que cuatro personas hacen fila en una máquina de refrescos. Si la primera persona recibe un refresco, ¿cuál es la probabilidad de que la cuarta persona también lo reciba? (Suponga que nadie hace más de un intento). (c) Si existen 42 máquinas expendedoras de este tipo en el campus de una universidad, ¿cuántas máquinas puede esperarse que funcionen adecuadamente a largo plazo? 41. Publicidad Una cadena de supermercados vende pan de las panaderías A y B. En la actualidad, A cuenta con el 50% de las ventas diarias de pan en la cadena. Para incrementar las ventas, A lanza una campaña de publicidad. La panadería cree que el cambio en las ventas de pan se basará en la siguiente matriz de transición: A B

A

B

3 4 1 4

1 2 1 2

(a) Encuentre el vector de estado estable. (b) A largo plazo, ¿en qué porcentaje puede esperar A aumentar sus ventas presentes en la cadena? Suponga que las ventas diarias totales de pan en la cadena permanecen iguales.

42. Sucursales bancarias Un banco que tiene tres sucursales, A, B y C, encuentra que usualmente sus clientes regresan a la misma sucursal para satisfacer sus necesidades bancarias. Sin embargo, a veces un cliente puede ir a una sucursal diferente debido al cambio de alguna circunstancia. Por ejemplo, una persona que por lo general va a la sucursal A puede desviarse algunas veces e ir a la sucursal B porque tiene negocios que realizar en las cercanías de esta sucursal. Para los clientes de la sucursal A, suponga que 80% regresan a A en su próxima visita, 10% van a B y 10% van a C. Para los clientes de la sucursal B, suponga que 70% regresan a B en su próxima visita, 20% van a A y 10% van a C. Para los clientes de la sucursal C, suponga que 70% regresan a C en su próxima visita, 20% van a A y 10% van a B. (a) Encuentre una matriz de transición para esta situación. (b) Si un cliente fue más recientemente a la sucursal B, ¿cuál es la probabilidad de que regrese a B dentro de dos visitas bancarias? (c) Suponga que en un inicio 200 clientes van a A, 200 a B y 100 a C. En su próxima visita, ¿cuántos clientes puede esperarse que vayan a A?, ¿a B? y ¿a C? (d) De los 500 clientes iniciales, ¿cuántos puede esperarse que en el largo plazo vayan a A?, ¿a B? y ¿a C? 1 1 es regular. 43. Muestre que la matriz de transición T = 21 0 2 (Sugerencia: Examine las entradas de T 2).



 001 44. Muestre que la matriz de transición T =  0 1 0  no es 100 regular.

Repaso del capítulo 9 Términos y símbolos importantes Sección 9.1

Sección 9.2 Sección 9.3

Ejemplos

Variables aleatorias discretas y valor esperado variable aleatoria discreta función de probabilidad histograma media, µ valor esperado, E(X) varianza, Var(X) desviación estándar, σ Distribución binomial teorema binomial coeficientes binomiales ensayos de Bernoulli experimento binomial distribución binomial Cadenas de Markov cadena de Markov matriz de transición, T vector de estado, Xn matriz de transición regular vector de estado estable, Q

Ej. 2, p. 433 Ej. 3, p. 435 Ej. 4, p. 437 Ej. 1, p. 441 Ej. 2, p. 442 Ej. 1, p. 448 Ej. 2, p. 451

Resumen Si X es una variable aleatoria discreta y f es la función tal que f (x) = P(X = x), entonces f se llama función, o distribución, de probabilidad de X. En general, x

f (x) = 1

La media, o valor esperado, de X es el promedio a largo plazo de X y se denota mediante µ o E(X): µ = E(X) =

x

xf (x)

Capítulo 9

La media puede interpretarse como una medida de la tendencia central de X a largo plazo. Una medida de la dispersión de X es la varianza, denotada como Var(X), y está dada por Var(X) =

(x − µ)2 f (x)

x

de manera equivalente, por Var(X) = (

x 2 f (x)) − µ2

x

Otra medida de la dispersión de X es la desviación estándar σ:

Si un experimento se repite varias veces, entonces cada realización del experimento se llama ensayo. Los ensayos son independientes cuando el resultado de cualquier ensayo individual no afecta el resultado de ningún otro. Si existen sólo dos resultados posibles (éxito y fracaso) para cada ensayo independiente, y las probabilidades de éxito y fracaso no cambian de ensayo a ensayo, entonces el experimento se llama binomial. Para un experimento de este tipo, si X es el número de éxitos en n ensayos, entonces a la distribución f de X se le llama distribución binomial, y f (x) = P(X = x) = n Cx px qn−x

donde p es la probabilidad de éxito en cualquier ensayo y q = 1 − p es la probabilidad de fracaso. La media µ y la desviación estándar σ de esta X están dadas por µ = np

y

σ=

√ npq

Una distribución binomial está íntimamente conectada con el teorema binomial, que es la fórmula para expandir la n-ésima potencia de un binomio, a saber, (a + b)n =

n i=0

455

diante Tij, entonces a la matriz T = [Tij] de k × k se le denomina matriz de transición para la cadena de Markov. Las entradas de la n-ésima potencia de T representan también probabilidades; la entrada situada en el i-ésimo renglón y j-ésima columna de T n da la probabilidad de cambiar al estado i desde el estado j en n pasos. Un vector columna de k entradas, donde la entrada xj es la probabilidad de estar en el estado j después del n-ésimo ensayo, se llama vector de estado y se denota como Xn. Las probabilidades del estado inicial se representan por medio del vector de estado inicial X0. El vector de estado Xn puede encontrarse multiplicando el vector de estado previo Xn−1 por la izquierda por la matriz de transición T: Xn = TXn−1

Var(X)

σ=

Repaso

n Ci a

n−i i

b

donde n es un entero positivo. Una cadena de Markov es una sucesión de ensayos de un experimento en el cual los resultados posibles de cada ensayo, que se llaman estados, permanecen iguales de ensayo a ensayo, son finitos en número y tienen probabilidades que dependen sólo del resultado del ensayo previo. Para una cadena de Markov de k-estados, si la probabilidad de cambiar al estado i desde el estado j de un ensayo al siguiente se representa me-

De manera alternativa, Xn puede encontrarse al multiplicar el vector de estado inicial X0 por T n: Xn = T n X0

Si la matriz de transición T es regular (esto es, si hay un entero positivo n tal que todas las entradas de T n sean positivas), entonces, conforme aumenta el número de ensayos n, Xn se acerca más y más al vector Q, llamado vector de estado estable de T. Si   q1 q2  Q =  ..  . qk

entonces las entradas de Q indican la distribución de probabilidad de los estados a largo plazo. El vector Q puede encontrarse al resolver la ecuación matricial T ∗ Q = 0∗

donde T* es la matriz de (k + 1) × k obtenida al pasar el renglón [1 1 ∙ ∙ ∙ 1] a la parte superior de la matriz T − Ik de k × k (donde Ik es la matriz identidad de k × k) y 0* es el vector de k + 1 columnas obtenido al pasar un 1 a la parte superior del vector columna cero de tamaño k. Así, se construye y reduce 1···1 T −I

1 0

de donde, si T es regular, se obtiene I 0

Q 0

Problemas de repaso En los problemas 1 y 2, se da la distribución para la variable aleatoria X. Construya el histograma de probabilidad y determine µ, Var(X) y σ. 1. f (1) = 0.7, f (2) = 0.1, f (3) = 0.2 2. f (0) = 16 , f (1) = 21 , f (2) =

1 3

3. Moneda y dado Se lanzan una moneda y un dado balanceados. Sea X el número de puntos en el dado más el número de caras resultantes. Determine (a) la distribución f para X y (b) E(X). 4. Cartas Dos cartas se seleccionan de manera aleatoria, sucesivamente y sin reemplazo, de un mazo estándar de 52 cartas de juego y se observa el número X de ases obtenidos. Determine (a) la distribución f para X y (b) E(X).

456

Capítulo 9

Temas adicionales de probabilidad

5. Juego de cartas En un juego, un jugador paga $0.25 por tomar al azar, y con reemplazo, 2 cartas de un mazo estándar de 52 cartas de juego. Por cada 10 que aparezca, el jugador recibe $1. ¿Cuál es la ganancia o pérdida esperada del jugador? Redondee su respuesta al centavo más cercano. 6. Utilidades de una gasolinera Una compañía petrolera determina que la probabilidad de que una gasolinera ubicada al margen de una carretera interestatal sea exitosa es 0.45. Una gasolinera exitosa obtiene una utilidad anual de $40 000; una gasolinera no exitosa pierde $10 000 al año. ¿Cuál es la ganancia esperada para la compañía si abre una gasolinera al margen de una carretera interestatal? 7. Computadoras ordenadas por correo Una compañía que vende computadoras ordenadas por correo ofrece una garantía por 30 días o la devolución del dinero a cualquier cliente que no esté completamente satisfecho con su producto. La compañía obtiene una utilidad de $200 por cada computadora vendida, pero incurre en una pérdida de $100 por el embarque y manejo de cada unidad regresada. La probabilidad de que una unidad sea regresada es 0.08. (a) ¿Cuál es la ganancia esperada por cada unidad embarcada? (b) Si el distribuidor embarca 400 unidades por año, ¿cuál es la utilidad anual esperada? 8. Lotería En un juego de lotería usted paga $4.00 por elegir una combinación de números de entre 41 millones de combinaciones posibles. Si esa combinación es la ganadora, usted recibe $50 millones. ¿Cuál es su ganancia (o pérdida) esperada cada vez que juega? En los problemas 9 y 10, determine la distribución f para la variable aleatoria binomial X si el número de ensayos es n y la probabilidad de éxito en cualquier ensayo es p. También, encuentre µ y σ. 9. n = 4, p = 0.15

10. n = 5, p =

1 3

En los problemas 11 y 12, determine la probabilidad dada si X es una variable aleatoria binomial, n es el número de ensayos y p es la probabilidad de éxito en cualquier ensayo. 2 3 12. P(X > 2); n = 6, p = 4 3 13. Dado Un dado balanceado se lanza cinco veces. Encuentre la probabilidad de que exactamente tres de los lanzamientos resulten en una suma de 7.

11. P(X ≤ 1); n = 5, p =

14. Éxito de siembra La probabilidad de que cierto tipo de arbusto sobreviva después de haber sido sembrado es 0.9. Si se siembran cuatro arbustos, ¿cuál es la probabilidad de que todos mueran? 15. Moneda Una moneda sesgada se lanza cinco veces. La probabilidad de que ocurra una cara en cualquier lanzamiento es 25. Encuentre la probabilidad de que ocurran al menos dos caras. 16. Caramelos Una bolsa contiene dos caramelos rojos, tres verdes y cinco negros. Se seleccionan cinco caramelos de manera aleatoria, sucesivamente y con reemplazo. Encuentre la probabilidad de que al menos dos de los caramelos sean rojos. En los problemas 17 y 18 se da una matriz de transición para una cadena de Markov. Determine los valores de a, b y c.     0.1 2a a a a a b b 17.  a 18.  b b a 0.6 b c 0.4 c b

En los problemas 19 y 20 se dan una matriz de transición T y un vector de estado inicial X0 para una cadena de Markov. Calcule los vectores de estado X1, X2 y X3.     0.1 0.3 0.1 0.4 0.1 0.1 19. T = 0.2 0.4 0.1 20. T = 0.2 0.6 0.5 0.7 0.3 0.8 0.4 0.3 0.4   0.5 X0 =  0  0.5



 0.1 X0 = 0.3 0.6

En los problemas 21 y 22 se da una matriz de transición T para una cadena de Markov. (a) Calcule T 2 y T 3. (b) ¿Cual es la probabilidad de pasar al estado 1 a partir del estado 2 después de dos pasos? (c) ¿Cuál es la probabilidad de pasar al estado 2 a partir del estado 1 después de tres pasos?   1 3 0 0.4 0.3 7 7 22. 0 0.3 0.5 21. 6 4 1 0.3 0.2 7 7 En los problemas 23 y 24, encuentre el vector de estado estable para la matriz de transición dada para una cadena de Markov.   0.4 0.4 0.3 1 1 23. 43 23 24. 0.3 0.2 0.3 4 3 0.3 0.4 0.4

25. Mercado automotriz Para un segmento particular del mercado automotriz, los resultados de una encuesta indican que 80% de las personas que poseen un automóvil japonés comprarían otro vehículo japonés la próxima vez y 20% comprarían un automóvil no japonés. De los dueños de unidades no japonesas, 40% comprarían un automóvil no japonés la siguiente vez y 60% adquirirían un vehículo japonés. (a) De aquellos que en la actualidad poseen un vehículo japonés, ¿qué porcentaje comprará un automóvil japonés dentro de dos compras? (b) Si 60% de este segmento del mercado posee automóviles japoneses y 40% tiene no japoneses, ¿cuál será la distribución para este segmento del mercado dentro de dos compras de automóvil? (c) ¿Cómo estará distribuido este segmento a largo plazo? 26. Votación Suponga que las probabilidades de votar por partidos particulares en una elección futura depende de los patrones de votación en la elección previa. Para cierta región donde hay un sistema político con tres partidos, suponga que estas probabilidades están contenidas en la matriz   0.7 0.4 0.1 T = [Tij ] = 0.2 0.5 0.1 0.1 0.1 0.8 donde Tij representa la probabilidad de que un elector vote por el partido i en la elección siguiente si votó por el partido j en la elección pasada. (a) En la elección pasada, 50% del electorado votó por el partido 1, 30% por el partido 2 y 20% por el partido 3. ¿Cuál es la distribución porcentual esperada de los votos para la siguiente elección? (b) A largo plazo, ¿cuál es la distribución porcentual de los votos? Redondee sus respuestas al punto porcentual más cercano.

Capítulo 9

Explore y amplíe

457

EXPLORE Y AMPLÍE Cadenas de Markov en la teoría de juegos

L

a teoría de juegos es el estudio matemático sobre cómo se comportan las personas en situaciones competitivas y cooperativas. Cada situación se representa mediante una tabla que muestra las opciones para los jugadores y sus recompensas para diferentes resultados. En la figura 9.9 se muestra un famoso juego, llamado el “Dilema del prisionero”. Cada jugador elige entre “cooperar” y “desertar”. Las recompensas subsecuentes de los jugadores están en la celda situada a la derecha de la elección del jugador 1 y debajo de la elección del jugador 2. El jugador obtiene la recompensa que se encuentra en la esquina inferior izquierda de la celda, el jugador 2 obtiene el pago que está en la esquina superior derecha de la celda. Jugador 2

Cooperar Jugador 1 Desertar

FIGURA 9.9

Cooperar 4 4

Desertar 5 1

1 5

2 2

Dilema del prisionero.

La mayoría de las personas que han estudiado el juego piensan que la opción racional para un jugador que trata de maximizar su recompensa es desertar —un movimiento que, si ambos jugadores lo hacen, conduce a una recompensa de 2 para cada uno—. La paradoja es que ambos jugadores mejorarían (recompensa de 4) con la opción supuestamente irracional: cooperar. Se recomienda que el lector estudie el juego unos cuantos minutos y exprese lo que piensa al respecto. El juego obtuvo su nombre a partir de una fábula acerca de dos prisioneros, aunque surge el mismo problema cuando dos personas acuerdan hacerse un favor una a la otra pero no tienen forma de vigilarse entre sí. Ambas se benefician si cooperan, pero cada una está tentada a engañar. A una escala más grande, las votaciones y el reciclaje voluntario de basura son comportamientos cooperativos en un “Dilema del prisionero” con muchos participantes, donde los jugadores son los miembros de una comunidad. Los teóricos de los juegos han tenido problemas por mucho tiempo debido a la aparente irracionalidad de cooperar. Tratando de entender la forma en que esto podría tener sentido, después de todo, los teóricos han estudiado escenarios en los que el “Dilema del prisionero” no sólo se juega una vez, sino de manera repetida. En este iterativo “Dilema del prisionero”, son posibles más de dos estrategias porque el movimiento de un jugador en una ronda dada puede basarse en lo que pasó en la ronda previa. Una estrategia muy discutida, llamada esto-por-eso, consiste en cooperar inicialmente y de ahí en adelante hacer cualquier cosa que haya hecho el otro jugador en la ronda anterior. Si el otro jugador desertó en la ronda n, esto-por-eso deserta en la ronda n + 1; si el otro jugador cooperó en la ronda n, esto-por-eso coopera en la ronda n + 1. Por supuesto, también existen las opciones de “siempre cooperar” y “siempre desertar”. Sin embargo, “esto-por-eso” modela una forma más sofisticada de pensar:

el jugador está preparado para cooperar pero no está dispuesto a ser repetidamente explotado por las deserciones del otro. La sucesión de rondas en el “Dilema del prisionero” iterativo es una cadena de Markov con cuatro estados, donde cada estado representa una combinación de las elecciones de los jugadores. Considere los siguientes estados: ambos jugadores cooperan = estado 1; el jugador 1 coopera/el jugador 2 deserta = estado 2; el jugador 1 deserta/el jugador 2 coopera = estado 3; ambos jugadores desertan = estado 4. Las transiciones entre estados están completamente determinadas por las estrategias de elección de los jugadores. Si ambos están jugando esto-poreso, entonces el estado 1 conduce al estado 1, el estado 2 conduce al estado 3, el estado 3 conduce al estado 2 y el estado 4 conduce al estado 4. Tómese su tiempo para convencerse de esto. La matriz de transición luce de la manera siguiente: 1 1 1 2 0 T=  3 0 4 0

2 0 0 1 0

3 0 1 0 0

4 0 0 0 1

Con esta matriz, el curso del juego depende crucialmente de la elección con la que inicien los dos jugadores. Si en un inicio el jugador 1 coopera y el jugador 2 deserta, entonces los vectores de estado sucesivos son los siguientes:         0 0 0 0 1 0 2 1 3 0 X0 =   , TX0 =   , T X0 =   , T X0 =   . . . 0 1 0 1 0 0 0 0

Los jugadores oscilan de un lado a otro entre los estados 2 y 3. Por otra parte, los estados 1 y 4 son “trampas”: si dos jugadores de esto-por-eso inician cooperando, ambos cooperarán por siempre, pero si ambos comienzan desertando, de ahí en adelante continuarán con ese patrón. Es lamentable que dos jugadores de esto-por-eso, ambos dispuestos a cooperar, puedan quedarse encerrados en el ciclo de deserción. ¿Qué pasaría si se modifica un poco la estrategia esto-por-eso, de manera que ocasionalmente se olvide la deserción y se coopere en la siguiente ronda, como una especie de ofrecimiento de paz? Esto puede modelarse otorgando a cada lado, digamos, 10% de oportunidad de cooperar después de que el otro ha desertado. En ese caso, la matriz de transición sería la siguiente: 1 2 3 4   1 1 0.1 0.1 0.01 2 0 0 0.9 0.09 T=  3 0 0.9 0 0.09 4 0 0 0 0.81

Si ambos desertan (estado 4), hay una probabilidad de 0.9 × 0.9 = 0.81 de que los dos deserten en la siguiente ronda (estado 4 de nuevo), una probabilidad de 0.9 × 0.1 = 0.09 de que el jugador 1 coopere y el jugador 2 deserte (estado 2), y así sucesivamente. Asegúrese de entender cómo se obtienen las probabilidades en la matriz.

458

Capítulo 9

Temas adicionales de probabilidad

Ahora los jugadores de esto-por-eso pueden escapar del estado 4 y establecerse de manera permanente en el estado 1. ¿Cuánto tiempo pasará para que suceda esto? En principio, el juego podría estar en el estado 4 por largo tiempo, pero tarde o temprano encontrará su camino hacia el estado 1. ¿Cuántas iteraciones son necesarias antes de que haya al menos 0.50 de probabilidad de que los jugadores opten por la cooperación   0 0 mutua? Formalmente, si X0 =  , ¿qué valor de n hace a 0 1 la primera entrada del vector de estado Xn = T nX0 mayor o igual que 0.5? La respuesta es 12:   0.5149 0.2027 T 12 X0 =  0.2027 0.0798 Por lo tanto, si un juego entre jugadores de esto-por-eso modificado tiene 100 rondas, es muy probable que la mayoría de estas rondas tengan resultados cooperativos, incluso si el juego comenzara con una desconfianza mutua. En las simulaciones de computadora que involucran la interacción entre muchas estrategias diferentes, esto-por-eso surge generalmente como bastante rentable —más provechoso incluso que

la estrategia de siempre desertar—. Es reconfortante descubrir que la cooperación, después de todo, no es tan irracional. Para aprender más en Internet, visite un dispositivo de búsqueda e introduzca “Dilema del prisionero iterativo”.

Problemas 1. Use una calculadora gráfica para modelar el juego entre dos jugadores de esto-por-eso modificado, donde uno inicie con cooperación y el otro con deserción. ¿Cuántas rondas se necesitan para lograr al menos 0.50 de probabilidad de cooperación mutua?   1 0 2. Compruebe que   es el vector de estado estable para 0 0 un juego entre dos jugadores de esto-por-eso modificado. 3. Suponga que todos los estados son posibles en un inicio, pero al comenzar la segunda ronda, el jugador 2 adopta la estrategia de siempre desertar, siempre cooperar o la estrategia regular de esto-por-eso. ¿Cuál es la matriz de transición para cada uno de estos tres juegos si el jugador 1 usa en todos los casos la estrategia esto-por-eso modificada? 4. Use los resultados del problema 3 para describir qué pasará a largo plazo con cada juego.

10 10.1 Límites 10.2 Límites (continuación) 10.3 Continuidad 10.4 Continuidad aplicada a desigualdades Repaso del capítulo 10 EXPLORE Y AMPLÍE

Deuda nacional

Límites y continuidad

E

l filósofo Zenón de Elea era aficionado a las paradojas acerca del movimiento, la más famosa de las cuales iba más o menos así: el guerrero Aquiles acepta competir en una carrera contra una tortuga. Aquiles puede correr 10 metros por segundo y la tortuga sólo 1 metro por segundo, por eso a la tortuga se le da una ventaja de 10 metros desde la línea de salida. Como Aquiles es mucho más rápido, aún así debería ganar. Pero para el momento en que haya cubierto los primeros 10 metros y llegado al lugar en donde la tortuga inició, la tortuga ya habrá avanzado 1 metro y aún lleva la delantera. Luego, después de que Aquiles haya cubierto ese metro, la tortuga habrá avanzado 0.1 metros y aún llevará la delantera; cuando Aquiles haya cubierto ese 0.1 de metro, la tortuga habrá avanzado 0.01 metros y aún llevará la delantera, y así sucesivamente. Por lo tanto, Aquiles estaría cada vez más cerca de la tortuga pero nunca la alcanzaría. Por supuesto que la audiencia de Zenón sabía que algo estaba mal en el argumento. La posición de Aquiles en el tiempo t después de haber iniciado la carrera es (10 m/s)t. La posición de la tortuga en el mismo tiempo t es (1 m/s)t + 10 m. Cuando estas posiciones son iguales, Aquiles y la tortuga están uno al lado de la otra. Al despejar t de la ecuación resultante (10 m/s)t = (1 m/s)t + 10 m se encuentra el tiempo en el que Aquiles empareja a la tortuga. La solución es t = 1 19 segundos, tiempo en el que Aquiles ha corrido 1 19 s (10 m/s) = 1 11 9 metros. Lo que desconcertaba a Zenón y a quienes lo escuchaban era cómo podría ser que 10 + 1 +

1 1 1 + + · · · = 11 10 100 9

donde el lado izquierdo representa una suma infinita y el lado derecho es un resultado finito. La solución moderna a este problema consiste en el concepto de límite, que es el tema principal de este capítulo. El lado izquierdo de la ecuación es una serie geométrica infinita. Si se utiliza la notación de límite y la fórmula de la sección 1.6 para la suma de una sucesión geométrica finita, se escribe

lím

k→∞

k n=0

101−n = lím

k→∞

10 1 − 1−

1 10

1 10

k+1

=

1 100 = 11 9 9

y se encuentra la suma de esta sucesión geométrica infinita particular. (En la sección 1.6 se demostró que, para una secuencia infinita con un primer término a y radio común r, existe a , siempre que |r| < 1). la suma de la secuencia infinita y está dada por 1−r

459

460

Capítulo 10

Límites y continuidad

Objetivo

10.1 Límites

Estudiar los límites y sus propiedades básicas.

Quizá usted ha estado en un estacionamiento en el que puede “aproximarse” al automóvil de enfrente, pero no quiere golpearlo y ni siquiera rozarlo. Esta noción de estar cada vez más cerca de algo, pero sin tocarlo, es muy importante en matemáticas y está implícita en el concepto de límite, en el cual se sustentan los fundamentos del cálculo. Básicamente, se hará que una variable “se aproxime” a un valor particular y se examinará el efecto que tiene sobre los valores de una función. Por ejemplo, considere la función f (x) =

y

f(x) 

x3  1 x1

Aunque esta función no está definida en x =1, podría ser interesante observar el comportamiento de los valores de la función cuando x se acerca mucho a 1. En la tabla 10.1 se dan algunos valores de x que son un poco menores y otros un poco mayores que 1 y sus correspondientes valores funcionales. Observe que, a medida que x asume valores más y más próximos a 1, sin importar si x se aproxima por la izquierda (x < 1) o por la derecha (x > 1), los valores correspondientes de f (x) se acercan cada vez más a un solo número, a saber, el 3. Esto también resulta claro en la gráfica de f en la figura 10.1. Observe que aunque la función no está definida en x = 1 (como lo indica el pequeño círculo vacío), los valores de la función se acercan cada vez más a 3 conforme x se acerca más y más a 1. Para expresar esto, se dice que el límite de f (x) cuando x se aproxima a 1 es 3 y se escribe x3 − 1 =3 x→1 x − 1

3

lím

1 1

FIGURA 10.1

x3 − 1 x−1

x

x3 − 1 = 3. lím x→1 x − 1

Se puede hacer f (x) tan cercana a 3 como se desee, y mantenerla así de cerca, al seleccionar un valor de x lo suficientemente cercano a 1, pero diferente de 1. El límite existe en 1, aunque 1 no se encuentre en el dominio de f. Tabla 10.1 x1 f (x)

x

f (x)

0.8

2.44

1.2

3.64

0.9

2.71

1.1

3.31

0.95

2.8525

1.05

3.1525

0.99

2.9701

1.01

3.0301

0.995

2.985025

1.005

3.015025

0.999

2.997001

1.001

3.003001

También puede considerarse el límite de una función cuando x se aproxima a un número que está en el dominio. A continuación se examinará el límite de f (x) = x + 3 cuando x se aproxima a 2: lím (x + 3) x→2

Obviamente, si x está cercana a 2 (pero no es igual a 2), entonces x + 3 está cercano a 5. Esto también resulta claro en la tabla y en la gráfica de la figura 10.2. Por lo tanto, lím (x + 3) = 5

x→2

Dada una función f y un número a, puede haber dos formas de asociar un número con el par (f, a). Una manera consiste en la evaluación de f en a, a saber, f (a). Ésta existe precisamente x3 − 1 cuando a está en el dominio de f. Por ejemplo, si f (x) = , como en el primer ejemx−1 plo, entonces f (1) no existe. Otra forma de asociar un número con el par (f, a) es el límite de

Límites

Sección 10.1 x2 x f(x)

y

x2 x f(x)

1.5

4.5

2.5

5.5

1.9

4.9

2.1

5.1

1.95

4.95

2.05

5.05

1.99

4.99

2.01

5.01

1.999

4.999

2.001

5.001

f(x)  x  3 5 3

x

2

FIGURA 10.2

461

lím (x + 3) = 5.

x→2

f (x) cuando x se aproxima a a, lo cual se denota por límx→a f (x). Se han dado dos ejemplos, a continuación se presenta el caso general.

Definición El límite de f (x) cuando x se aproxima a a es el número L, que se escribe lím f (x) = L x→a

siempre y cuando los valores de f (x) puedan volverse tan cercanos a L como se desee, y mantenerse así de cercanos, al asumir una x lo suficientemente cercana pero diferente de a. Si tal número no existe, se dice que el límite de f (x) no existe.

Debe enfatizarse que cuando es necesario encontrar un límite, no estamos interesados en lo que pasa con f (x) cuando x es igual a a, sino solamente en lo que le sucede a f (x) cuando x es cercana a a. De hecho, aun cuando el valor f (a) existiera, la definición anterior lo elimina de manera explícita. En el segundo ejemplo, f (x) = x + 3, se tiene f (2) = 5 y también límx→2(x + 3) = 5, pero es muy posible tener una función f y un número a para los cuales existen tanto f (a) como límx→a f (x) y son números diferentes. Además, un límite debe ser independiente de la manera en que x se aproxima a a. Esto es, el límite debe ser el mismo ya sea que x se acerque a a por la izquierda o por la derecha (para x < a o x > a, respectivamente). EJEMPLO 1

Estimación de un límite a partir de una gráfica

a. Estime límx→1 f (x), donde la gráfica de f está dada en la figura 10.3(a). Solución: Si se observan en la gráfica los valores de x cercanos a 1, se advierte que f (x) está

cercana a 2. Además, cuando x se aproxima cada vez más a 1, f (x) parece estar cada vez más y

y

3 y  f(x)

y  f(x)

2

2

1 (a)

x

1 (b)

FIGURA 10.3 Investigación de límx→1 f (x).

x

462

Capítulo 10

Límites y continuidad

cercana a 2. Así, se estima que lím f (x) = 2

x→1

b. Estime límx→1 f (x), donde la gráfica de f está dada en la figura 10.3(b). Solución: Aunque f (1) = 3, este hecho no tiene importancia en cuanto al límite de f (x) cuando x se aproxima a 1. Se observa que cuando x se aproxima a 1, f (x) parece aproximarse a 2. Por lo tanto, se estima que

lím f (x) = 2

x→1

Ahora resuelva el problema 1 v Hasta ahora, todos los límites considerados existen efectivamente. A continuación, se verán algunas situaciones en las que no existe un límite. APL Í Q U E LO u 1. Los cajeros utilizan a diario la función mayor entero, que se denota como f (x) x , al dar cambio a los clientes. Esta función proporciona la cantidad de dinero necesario para cada monto de cambio que se debe entregar (por ejemplo, si a un cliente se le deben $1.25 (dólares estadounidenses) de cambio, recibirá un billete de $1; por lo tanto 1.25 1). Formalmente, x se define como el mayor entero que es menor o igual a x. Haga la gráfica de f, la cual algunas veces se denomina función escalonada, en su calculadora gráfica en el rectángulo de visualización estándar (esta función se encuentra en el menú de números y se denomina “integer part”). Explore esta gráfica con el comando TRACE. Determine si existe límx→a f (x).

EJEMPLO 2

Límites que no existen

a. Estime límx→−2 f (x), si es que existe, donde la gráfica de f está dada en la figura 10.4. Solución: Cuando x se aproxima a −2 por la izquierda (x < −2), los valores de f (x) pare-

cen más cercanos a 1. Pero cuando x se aproxima a −2 por la derecha (x > −2), f (x) parece más cercana a 3. Por lo tanto, cuando x tiende a −2, los valores de la función no se acercan a un solo número. Se concluye que lím f (x) no existe

x→−2

Observe que el límite no existe aunque la función está definida en x = −2. 1 si es que existe. x→0 x 2

b. Estime lím

Solución: Sea f (x) = 1/x2. La tabla de la figura 10.5 proporciona los valores de f (x) para

algunos valores de x cercanos a 0. Cuando x se acerca más y más a 0, los valores de f (x) se hacen cada vez más grandes sin cota alguna. Esto también es claro en la gráfica. Como los valores de f (x) no se acercan a un número cuando x se aproxima a 0, lím

x→0

1 no existe x2

Ahora resuelva el problema 3 v y

x

y

f (x) 1

3

4

2

100

1 x2

10 000

1 x

1

1 000 000

1

FIGURA 10.4

límx→−2 f (x) no existe.

FIGURA 10.5

lím

x→0

1 no existe. x2

x

Sección 10.1

Límites

463

TECNOLOGÍA Problema: Estime límx→2 f (x) si 10

x 3 + 2.1x 2 − 10.2x + 4 f (x) = x 2 + 2.5x − 9

Solución: Un método útil para encontrar el límite consiste

10

en construir una tabla de valores de la función f (x) cuando x es cercana a 2. A partir de la figura 10.6, se estima que el límite es 1.57. De manera alternativa, puede estimarse el límite a partir de la gráfica de f. En la figura 10.7 se muestra la gráfica de f en la ventana estándar de [−10, 10] × [−10, 10]. Primero se hacen varios acercamientos alrededor de x = 2 y se obtiene lo que se muestra en la figura 10.8. Después de asignar valores alrededor de x = 2, se estima que el límite es 1.57.

FIGURA 10.6

FIGURA 10.7 Gráfica de f (x) en la ventana estándar.

FIGURA 10.8 El acercamiento y trazado alrededor de x = 2 proporciona límx→2 f (x) ≈ 1.57.

límx→2 f (x) ≈ 1.57.

Propiedades de los límites Para determinar límites, no siempre deseamos calcular los valores de la función o hacer el bosquejo de una gráfica. De manera alternativa, existen también varias propiedades de los límites que se pueden emplear. Las siguientes pueden parecerle razonables: 1. Si f (x) = c es una función constante, entonces

lím f (x) = lím c = c

x→a

x→a

2. lím x = a , para cualquier entero positivo n. x→a

n

EJEMPLO 3

n

Aplicación de las propiedades 1 y 2 de los límites

a. límx→2 7 = 7; límx→−5 7 = 7 b. límx→6 x 2 = 62 = 36 c. límt→−2 t 4 = (−2)4 = 16

Ahora resuelva el problema 9 v

Algunas otras propiedades de los límites son las siguientes: Si límx→a f (x) y límx→a g(x) existen, entonces 3.

lím [f (x) ± g(x)] = lím f (x) ± lím g(x)

x→a

x→a

x→a

Esto es, el límite de una suma o diferencia es la suma o diferencia, respectivamente, de los límites. 4. lím [f (x) · g(x)] = lím f (x) · lím g(x) x→a

x→a

x→a

Esto es, el límite de un producto es el producto de los límites. 5. lím [cf (x)] = c · lím f (x), donde c es una constante. x→a

x→a

Esto es, el límite de una constante por una función es la constante por el límite de la función.

464

Capítulo 10

Límites y continuidad

APL Í Q U E LO u 2. El volumen de helio contenido en un globo esférico (en centímetros cúbicos), como una función del radio r en centímetros, está dado por 4 V (r) = πr 3 . Encuentre límr→1 V(r). 3

EJEMPLO 4

Aplicación de las propiedades de los límites

a. lím (x 2 + x) = lím x 2 + lím x x→2

x→2 2

Propiedad 3

x→2

=2 +2=6

Propiedad 2

b. La propiedad 3 puede aplicarse por extensión al límite de un número finito de sumas y diferencias. Por ejemplo, lím (q3 − q + 1) = lím q3 − lím q + lím 1

q→−1

q→−1

q→−1

q→−1

3

= (−1) − (−1) + 1 = 1

c. lím [(x + 1)(x − 3)] = lím (x + 1) · lím (x − 3) x→2

x→2

Propiedad 4

x→2

= lím x + lím 1 · lím x − lím 3 x→2

x→2

x→2

x→2

= (2 + 1) · (2 − 3) = 3(−1) = −3 3 Propiedad 5 d. lím 3x = 3 · lím x 3 x→−2

x→−2

= 3(−2)3 = −24

Ahora resuelva el problema 11 v

APL Í Q U E LO u 3. La función de ingreso para cierto producto está dada por R(x) = 500x − 6x2. Determine límx→8 R(x).

EJEMPLO 5

Límite de una función polinomial

Sea f (x) = cn x + cn−1 x n−1 + · · · + c1 x + c0 una función polinomial. Entonces n

lím f (x) = lím (cn x n + cn−1 x n−1 + · · · + c1 x + c0 )

x→a

x→a

= cn · lím x n + cn−1 · lím x n−1 + · · · + c1 · lím x + lím c0 x→a

n

= cn a + cn−1 a

n−1

x→a

x→a

+ · · · + c1 a + c0 = f (a)

x→a

Por lo tanto, se tiene la propiedad siguiente:

Si f es una función polinomial, entonces lím f (x) = f (a) x→a

En otras palabras, si f es un polinomio y a es cualquier número, entonces las dos formas de asociar un número con el par (f, a), a saber, la evaluación y la formación del límite, existen y son iguales. Ahora resuelva el problema 13 v El resultado del ejemplo 5 permite encontrar muchos límites simplemente por evaluación. Por ejemplo, puede encontrarse lím (x 3 + 4x 2 − 7)

x→−3

al sustituir −3 por x porque x3 + 4x2 − 7 es una función polinomial:

lím (x 3 + 4x 2 − 7) = (−3)3 + 4(−3)2 − 7 = 2

x→−3

De igual modo,

lím (2(h − 1)) = 2(3 − 1) = 4

h→3

Es necesario especificar que los límites no se calculan mediante una simple evaluación a menos que exista alguna regla que lo justifique. Fue posible encontrar los dos límites anteriores por sustitución directa porque se tiene una regla que se aplica a límites de funciones polinomiales. Sin embargo, el uso indiscriminado de la evaluación puede conducir a resul-

Sección 10.1

Límites

465

tados erróneos. Para ilustrarlo, en el ejemplo l(b) se tiene f (1) = 3, que no es el límx→1 f (x); en el ejemplo 2(a), f (−2) = 2, que no es el límx→−2 f (x). Las siguientes dos propiedades de límites tienen que ver con cocientes y raíces. Si lím x→a f (x) y lím x→a g(x) existen, entonces f (x) límx→a f (x) = x→a g(x) límx→a g(x)

6.

lím

si lím g(x) = 0 x→a

Esto es, el límite de un cociente es el cociente de los límites, siempre que el denominador no tenga un límite de 0. 7.

lím

x→a

EJEMPLO 6 ADVERTENCIA Observe que en el ejemplo 6(a) el numerador y el denominador de la función son polinomios. En general, puede determinarse el límite de una función racional mediante evaluación, siempre que el denominador no sea 0 en a.

n

f (x) =

n

lím f (x)

Vea la nota 1 a pie de página

x→a

Aplicación de las propiedades 6 y 7 de los límites

límx→1 (2x 2 + x − 3) 2+1−3 0 2x 2 + x − 3 = = = =0 x→1 x3 + 4 límx→1 (x 3 + 4) 1+4 5 √ √ b. lím t 2 + 1 = lím (t 2 + 1) = 17 a. lím t→4

c. lím

x→3

√ 3

t→4

x2 + 7 =

3

lím (x 2 + 7) =

x→3

√ √ √ 3 16 = 3 8 · 2 = 2 3 2

Ahora resuelva el problema 15 v

Límites y manipulación algebraica Ahora se considerarán límites para los cuales no son aplicables las propiedades de los límites y que no pueden determinarse mediante evaluación. Un resultado fundamental es el siguiente:

ADVERTENCIA La condición para la igualdad de los límites no excluye la posibilidad de que f (a) = g(a). La condición sólo concierne a x = a.

Si f y g son dos funciones para las cuales f (x) = g(x), para toda x = a, entonces lím f (x) = lím g(x)

x→a

x→a

(lo cual significa que si alguno de los límites existe, entonces el otro también existe y los dos son iguales). El resultado surge directamente a partir de la definición de límite, puesto que el valor de límx→a f (x) depende sólo de los valores de f (x) para x que están muy cerca de a. De nuevo: la evaluación de f en a, f (a), o su no existencia, es irrelevante en la determinación de límx→a f (x) a menos que se tenga una regla específica que sea aplicable, como en el caso donde f es un polinomio.

AP LÍ Q U E LO u 4. La tasa de cambio de la productividad p (en número de unidades producidas por hora) aumenta con el tiempo de trabajo de acuerdo con la función 50(t 2 + 4t) t 2 + 3t + 20 Encuentre lím t→2 p(t). p(t) =

EJEMPLO 7

Determinación de un límite

x2 − 1 . x→−1 x + 1 Solución: Cuando x → −1, tanto el numerador como el denominador se aproximan a cero. Debido a que el límite del denominador es 0, no es posible utilizar la propiedad 6. Sin embargo, como lo que le suceda al cociente cuando x es igual a −1 no tiene interés, puede suponerse que x = −1 y simplificar la fracción: Determine lím

(x + 1)(x − 1) x2 − 1 = = x − 1 para x = −1 x+1 x+1

1Si

n es par, se requiere que límx→a f (x) sea no negativo.

466

Capítulo 10

Límites y continuidad

x2 − 1 x+1 da lugar a una nueva función x − 1, que es igual a la función original para x = −1. Por lo tanto, es aplicable el resultado fundamental desplegado en el recuadro del comienzo de esta subsección y se tiene x2 − 1 = lím (x − 1) = −1 − 1 = −2 lím x→−1 x + 1 x→−1

Esta manipulación algebraica (factorización y cancelación) de la función original

Observe que, aunque la función original no está definida en −1, tiene un límite cuando x → −1. Ahora resuelva el problema 21 v Cuando tanto f (x) como g(x) se aproximan a 0 a medida que x → a, entonces se dice que el límite f (x) lím x→a g(x) tiene la forma 0/0. De manera similar, se habla de la forma k/0, para k ≠ 0, si f (x) se aproxima a k ≠ 0 a medida que x → a pero g(x) se aproxima a 0 cuando x → a.

En el ejemplo 7, el método para encontrar un límite mediante evaluación no funciona. Al reemplazar x por −1 se obtiene 0/0, lo cual carece de significado. Cuando surge la forma indeterminada 0/0, la manipulación algebraica (como en el ejemplo 7) puede resultar en una función que concuerde con la función original, excepto en el valor limitante. En el ejemplo 7 la nueva función, x − 1, es un polinomio y su límite puede determinarse mediante sustitución. Al inicio de esta sección, se encontró que x3 − 1 x→1 x − 1 lím

por inspección de una tabla de valores de la función f (x) = (x3 − 1)/(x − 1) y también después de considerar la gráfica de f. Este límite tiene la forma 0/0. Ahora determinaremos el límite mediante la técnica descrita en el ejemplo 7. EJEMPLO 8

ADVERTENCIA Con frecuencia existe confusión acerca de cuál es el principio que se usa en este ejemplo y en el ejemplo 7. El principio es: Si f (x) = g(x) para x = a,

x3 − 1 . x→1 x − 1

Encuentre lím

Solución: Cuando x → 1, tanto el numerador como el denominador se aproximan a 0. De esta manera, se tratará de expresar el cociente en una forma diferente para x = 1. Al facto-

rizar, se tiene

(x − 1)(x 2 + x + 1) x3 − 1 = = x2 + x + 1 x−1 (x − 1)

entonces lím f (x) = lím g(x). x→a

Forma 0/0

x→a

para x = 1

(De manera alternativa, la división larga daría el mismo resultado). Por lo tanto, x3 − 1 = lím (x 2 + x + 1) = 12 + 1 + 1 = 3 lím x→1 x − 1 x→1 como se mostró antes.

APL Í Q U E LO u 5. La longitud de un material aumenta cuando se calienta el material de acuerdo con la ecuación l = 125 + 2x. La rapidez con la que se incrementa la longitud está dada por lím

h→0

125 + 2(x + h) − (125 + 2x) h

Calcule este límite.

EJEMPLO 9

Ahora resuelva el problema 23 v

Forma 0/0

Si f (x) = x2 + 1, encuentre lím

h→0

Solución:

f (x + h) − f (x) . h

f (x + h) − f (x) [(x + h)2 + 1] − (x 2 + 1) = lím h→0 h→0 h h lím

Aquí se trata a x como una constante porque h cambia, no x. Cuando h → 0, tanto el numerador como el denominador se aproximan a 0. Por lo tanto, se tratará de expresar el cociente en una forma distinta, para h = 0. Se tiene [(x + h)2 + 1] − (x 2 + 1) [x 2 + 2xh + h2 + 1] − x 2 − 1 = lím h→0 h→0 h h 2 2xh + h = lím h→0 h lím

Sección 10.1 La expresión

Límites

467

h(2x + h) h = lím (2x + h) = lím

f (x + h) − f (x) h

h→0

se llama cociente de diferencias. El límite del cociente de diferencias se encuentra en el corazón del cálculo diferencial. Encontrará tales límites en el capítulo 11.

h→0

= 2x

h(2x + h) Nota: En la cuarta igualdad anterior, lím = lím (2x + h) , se usa el resultado h→0 h→0 h h(2x + h) fundamental. Cuando y 2x + h se consideran como funciones de h, se ven como h iguales, para toda h = 0. Se deduce que sus límites son iguales cuando h se aproxima a 0.

Ahora resuelva el problema 35 v

Un límite especial Se concluye esta sección con una nota concerniente a uno de los límites más importantes, a saber lím (1 + x)1/x x→0

En la figura 10.9 se muestra la gráfica de f (x) = (1 + x)1/x. Aunque f (0) no existe, cuando x → 0 resulta claro que el límite de (1 + x)1/x sí existe. Es aproximadamente 2.71828 y se denota por la letra e. Ésta, como usted recordará, es la base del sistema de los logaritmos naturales. El límite lím (1 + x)1/x = e

Este límite se utilizará en el capítulo 12.

x→0

puede realmente considerarse como la definición de e. Puede mostrarse que esto concuerda con la definición de e que se dio en la sección 4.1. f(x) x

(1  x)1/x

x

(1  x)1/x

0.5

2.2500

0.5

4.0000

0.1

2.5937

0.1

2.8680

0.01

2.7048

0.01

2.7320

0.001

2.7169

0.001

2.7196

3 2 f(x)  (1  x)1/x

1

x

1

FIGURA 10.9 límx→0 (1 + x)1/x = e.

PROBLEMAS 10.1 En los problemas del 1 al 4, utilice la gráfica de f para estimar cada límite, si es que existe.

1. La gráfica de f aparece en la figura 10.10. (b) límx→1 f (x) (c) límx→2 f (x) (a) límx→0 f (x)

2. La gráfica de f aparece en la figura 10.11. (a) límx→−1 f (x) (b) límx→0 f (x) (c) límx→1 f (x) y

y y  f(x)

1

1 1 2

FIGURA 10.10

x

−1

1

FIGURA 10.11

x

468

Capítulo 10

Límites y continuidad

3. La gráfica de f aparece en la figura 10.12. (c) límx→2 f (x) (a) límx→−1 f (x) (b) límx→1 f (x) y 3 2

1

y  f(x) x

1 2

FIGURA 10.12

4. La gráfica de f aparece en la figura 10.13. (c) límx→1 f (x) (a) límx→−1 f (x) (b) límx→0 f (x) y

y  f(x) 1 1 1 1

x

FIGURA 10.13

En los problemas del 5 al 8, utilice su calculadora para completar la tabla y use los resultados para estimar el límite dado. 3x 2 + 2x − 1 x→−1 x+1 x −0.9 −0.99 −0.999 −1.001 −1.01 −1.1 f (x)

5. lím

x2 − 9 x→−3 x + 3 x −3.1 −3.01 −3.001 −2.999 −2.99 −2.9 f (x)

6. lím

7. lím |x||x| x→0

x −0.00001 0.00001 0.0001 0.001 0.01 0.1 f (x) √ 1+h−1 8. lím h→0 h h −0.1 −0.01 −0.001 0.001 0.01 0.1 f (x) Encuentre los límites en los problemas del 9 al 34. 10. lím 2x 9. lím 16 x→2

x→3

12. lím (3t − 5)

11. lím (t 2 − 5)

t→1/2

t→−5

4r − 3 13. lím (3x − 4x + 2x − 3) 14. lím x→−2 r→9 11 t−2 x2 + 6 16. lím 15. lím t→−3 t + 5 x→−6 x − 6 t z2 − 5z − 4 18. lím 17. lím 3 t→0 t − 4t + 3 z→0 z2 + 1 3

2

19. lím

p→4

20. lím

p2 + p + 5

y→15

√ y+3

x 2 + 2x x2 − 1 22. lím 2 x→−2 x + 2 x→−1 x − 1 x2 − x − 2 t 3 + 3t 2 24. lím 3 23. lím x→2 t→0 t − 4t 2 x−2 2 x −x−6 t2 − 4 25. lím 26. lím x→3 t→2 t − 2 x−3 x+4 x 2 − 2x 28. lím 27. lím 2 x→−4 x − 16 x→0 x 2 x − 9x + 20 x 4 − 81 30. lím 2 29. lím 2 x→4 x − 3x − 4 x→−3 x + 8x + 15 3x 2 − x − 10 x 2 − 2x − 3 31. lím 2 32. lím 2 x→2 x + 5x − 14 x→3 x + 2x − 15 (2 + h)2 − 22 (x + 2)2 − 4 33. lím 34. lím x→0 h→0 h x 2 2 (x + h) − x trate a x como una constante. 35. Encuentre lím h →0 h 3(x + h)2 + 7(x + h) − 3x 2 − 7x 36. Encuentre lím trate a x h→0 h como una constante. f (x + h) − f (x) . En los problemas del 37 al 42, encuentre lím h→0 h 37. f (x) = 5 + 2x 38. f (x) = 2x + 3 40. f (x) = x 2 + x + 1 39. f (x) = x 2 − 3 42. f (x) = 2 − 5x + x 2 41. f (x) = x 3 − 4x 2 √ x−2−2 43. Encuentre . (Sugerencia: Primero racionalice Encuentre lím x→6 x−6 el √numerador al multiplicar el numerador y el denominador por x − 2 + 2). x2 + x + c 44. Encuentre la constante c tal que lím 2 exista. Para x→3 x − 5x + 6 ese valor de c, determine el límite. (Sugerencia: Encuentre el valor de c para el cual x − 3 es un factor del numerador). 21. lím

45. Planta de energía La eficiencia teórica máxima de una planta de energía está dada por E=

Th − T c Th

donde Th y Tc son las temperaturas absolutas respectivas del depósito más caliente y del más frío, respectivamente. Encuentre (a) (b) límTc →Th E. límTc→0 E y (b) 46. Satélite Cuando un satélite de 3200 libras gira alrededor de la Tierra en una órbita circular de radio r pies, la energía total mecánica E del sistema Tierra-satélite está dada por E=−

7.0 × 1017 pie-lb r

Encuentre el límite de E cuando r → 7.5 × 107 pies. En los problemas del 47 al 50, utilice una calculadora graficadora para graficar las funciones y luego estime los límites. Redondee sus respuestas a dos decimales. x 4 − 2x 3 + 2x 2 − 2x − 3 2 x→3 √x − 9 x − 10 x + 21 49. lím √ x→9 3− x 47. lím

48. lím x x x→0

x 3 + x 2 − 5x + 3 x→1 x 3 + 2x 2 − 7x + 4

50. lím

Sección 10.2

Objetivo

10.2 Límites (continuación)

Estudiar los límites laterales, límites infinitos y límites al infinito.

Límites laterales

Por otra parte, cuando x se aproxima a 0 por la izquierda, f (x) se aproxima a −1 y se escribe

x

lím f (x) = −1

1

x→0−

FIGURA 10.14 El límx→0 f (x) no existe.

f (x) f (x) 

x3

2 1 3

x

6

√ límx→3+ x − 3 = 0.

FIGURA 10.15

En la figura 10.14 se muestra la gráfica de un función f. Observe que f (x) no está definida cuando x = 0. Cuando x se aproxima a 0 por la derecha, f (x) se aproxima a 1. Esto se escribe como lím+ f (x) = 1 x→0

y  f(x)

1

469

52. Función de utilidad La función de utilidad para cierto negocio está dada por P(x) = 225x − 3.2x2 − 700. Grafique esta función en su calculadora gráfica y use la función de evaluación para determinar límx→40.2 P(x), utilice la regla acerca del límite de una función polinomial.

51. Purificación de agua El costo de purificar agua está dado 50 000 − 6500 , donde p es el porcentaje de impurezas por C = p que quedan después de la purificación. Grafique esta función en su calculadora gráfica y determine límp→0 C. Analice el significado de dicho límite.

y

Límites (continuación)

Los límites de este tipo se conocen como límites unilaterales. Como se mencionó en la sección anterior, el límite de una función a medida que x → a es independiente del modo en que x se aproxima a a. Por lo tanto, el límite existirá si y sólo si ambos límites existen y son iguales. Entonces se concluye que lím f (x) no existe x→0− √ Como otro ejemplo de un límite unilateral, considere f (x) = x − 3 cuando x se aproxima a 3. Como f está definida sólo cuando x ≥ 3, puede hablarse del límite de f (x) cuando x se aproxima a 3 por la derecha. Si x√es un poco mayor que 3, entonces x − 3 es un número positivo cercano a 0 y de este modo x − 3 es cercano a 0. Se concluye que √ lím+ x − 3 = 0 x→3

Este límite también es evidente si se observa la figura 10.15.

Límites infinitos

y

y

1 , xZ0 x2

1 1 x 1 0.5 0.1 0.01 0.001

FIGURA 10.16

x

1 f (x) 1 4 100 10 000 1 000 000

lím

x→0

1 = ∞. x2

En la sección anterior se consideraron límites de la forma 0/0 —esto es, límites en los que el numerador y el denominador se aproximan a 0—. Ahora se examinarán límites en los cuales el denominador se aproxima a 0, pero el numerador se aproxima a un número diferente de 0. Por ejemplo, considere 1 lím 2 x→0 x Aquí, cuando x se aproxima a 0, el denominador se aproxima a 0 y el numerador se aproxima a 1. A continuación se investigará el comportamiento de f (x) = 1/x2 cuando x es cercana a 0. El número x2 es positivo y también cercano a 0. Por lo tanto, al dividir 1 entre tal número da como resultado un número muy grande. De hecho, entre más cercana a 0 esté x, mayor es el valor de f (x). Por ejemplo, vea la tabla de valores de la figura 10.16, la cual también muestra la gráfica de f. Es claro que cuando x → 0 tanto por la izquierda como por la derecha, f (x) aumenta indefinidamente. De aquí que no exista el límite en 0. Se dice que cuando x → 0, f (x) se vuelve infinito positivamente y, en forma simbólica, se expresa este “límite infinito” al escribir 1 lím 2 = +∞ = ∞ x→0 x Si límx→a f (x) no existe, es posible que la razón no sea que los valores de f (x) se vuelvan arbitrariamente grandes cuando x se acerca a a. Por ejemplo, vea de nuevo la situación del ejemplo 2(a) de la sección 10.1. Aquí se tiene que lím f (x) no existe, pero lím f (x) = ∞

x→− 2

x→−2

470

Capítulo 10

Límites y continuidad

ADVERTENCIA En esta situación, el uso del signo “igual” no significa que el límite exista; por el contrario, es una manera específica de decir que no hay límite y por qué no existe.

Ahora considere la gráfica de y = f (x) = 1/x para x = 0. (Vea la figura 10.17). Cuando x se aproxima a 0 por la derecha, 1/x se vuelve positivamente infinito; cuando x se aproxima a 0 por la izquierda, 1/x se vuelve negativamente infinito. En forma simbólica, estos límites infinitos se escriben como 1 1 y lím− = −∞ lím+ = ∞ x→0 x x→0 x y

x

f (x)

0.01 0.001 0.0001 0.01 0.001 0.0001

100 1000 10,000 100 1000 10 000

FIGURA 10.17

y  1x , x Z 0

0

lím

x→0

x

1 no existe. x

Cualquiera de estos dos hechos implica que 1 lím no existe. x→0 x EJEMPLO 1

Encuentre el límite (si existe). 2 a. lím + x→−1 x + 1

1 0.99 0.9

FIGURA 10.18

Límites infinitos

x → −1+.

Solución: Cuando x se aproxima a −1 por la derecha (piense en valores de x como −0.9,

−0.99, etc., como se muestra en la figura 10.18), x + 1 se aproxima a 0 pero siempre es positivo. Como estamos dividiendo 2 entre números positivos que se aproximan a 0, los resultados, 2/(x + 1), son números positivos que se vuelven arbitrariamente grandes. Por lo tanto, 2 =∞ lím + x→−1 x + 1

y el límite no existe. Mediante un análisis similar, usted debe ser capaz de demostrar que 2 lím = −∞ x→−1− x + 1 x+2 b. lím 2 x→2 x − 4 Solución: Cuando x → 2, el numerador tiende a 4 y el denominador se aproxima a 0. Por lo tanto, se dividen números cercanos a 4 entre números cercanos a 0. Los resultados son números que se vuelven arbitrariamente grandes en magnitud. En esta fase, puede escribirse x+2 no existe lím x→2 x 2 − 4

Sin embargo, se evaluará si es posible utilizar el símbolo ∞ o −∞ para ser más específicos acerca del “no existe”. Observe que x+2 x+2 1 = lím = lím lím 2 x→2 x − 4 x→2 (x + 2)(x − 2) x→2 x − 2 Puesto que 1 1 =∞ y lím− = −∞ lím+ x→2 x − 2 x→2 x − 2 x+2 no es ∞ ni −∞. lím x→2 x 2 − 4 Ahora resuelva el problema 31 v

Sección 10.2

Límites (continuación)

471

En el ejemplo 1 se consideraron límites de la forma k/0, donde k = 0. Es importante que se distinga la forma k/0 de la forma 0/0, la cual se estudió en la sección 10.1. Las dos formas se manejan de muy diferente manera. EJEMPLO 2

Determinación de un límite t−2 . Encuentre lím 2 t→2 t − 4 Solución: Cuando t → 2, tanto el numerador como el denominador se aproximan a 0 (forma 0/0). Así, primero se simplifica la fracción, para t = 2, como se hizo en la sección 10.1, y luego se toma el límite: t−2 t−2 1 1 = lím = lím = lím 2 t→2 t − 4 t→2 (t + 2)(t − 2) t→2 t + 2 4 Ahora resuelva el problema 37 v

Límites al infinito Ahora se examinará la función Usted debe ser capaz de obtener 1 1 y lím lím x→∞ x x→−∞ x sin ayuda de una gráfica o de una tabla. Al dividir 1 entre un número positivo grande, se obtiene como resultado un número positivo pequeño y cuando el divisor se vuelve arbitrariamente grande, los cocientes se vuelven arbitrariamente pequeños. Es posible formular un argumento similar para el límite cuando x → −∞.

1 x cuando x se vuelve infinito, primero en sentido positivo y después en sentido negativo. En la tabla 10.2 puede verse que cuando x aumenta indefinidamente al tomar valores positivos, los valores de f (x) se aproximan a 0. De la misma forma, cuando x disminuye indefinidamente al tomar valores negativos, los valores de f (x) se aproximan a 0. Estas observaciones son claras al ver la gráfica de la figura 10.17. Allí, cuando usted se desplaza hacia la derecha sobre la curva y toma valores positivos de x, los correspondientes valores de y se aproximan a 0 a través de valores positivos. De manera similar, cuando se desplaza hacia la izquierda a lo largo de la curva a través de valores negativos de x, los correspondientes valores de y se aproximan a 0 a través de valores negativos. En forma simbólica, se escribe 1 1 =0 y lím lím = 0 x→∞ x x→−∞ x f (x) =

Estos límites se conocen como límites al infinito. Tabla 10.2 Comportamiento de f(x) cuando x → ±∞ x

f (x)

1000

0.001

10 000

0.0001

100 000

0.00001

1 000 000

AP LÍ Q U E LO u 6. La función de demanda para cierto 10 000 producto está dada por p(x) = , (x + 1)2 donde p representa el precio y x es la cantidad vendida. Grafique esta función en su calculadora gráfica en la ventana [0, 10] × [0, 10 000]. Utilice la función TRACE para encontrar límx→∞ p(x). Determine lo que le sucede a la gráfica y lo que esto significa con respecto a la función de demanda.

EJEMPLO 3

0.000001

x

−1000

−10 000

−100 000

−1 000 000

f (x) −0.001

−0.0001

−0.00001

−0.000001

Límites al infinito

Encuentre el límite (si existe). 4 a. lím x→∞ (x − 5)3

Solución: Cuando x se vuelve muy grande, también se incrementa x − 5. Como el cubo de un número grande también es grande, (x − 5)3 → ∞. Al dividir 4 entre números muy grandes se tiene como resultado números cercanos a 0. Por lo tanto, 4 lím =0 x→∞ (x − 5)3 √ b. lím 4−x x→−∞

Solución: Cuando x se vuelve negativamente infinita, 4 − x se vuelve positivamente infini-

to. Debido a que la raíz cuadrada de números grandes son números grandes, se concluye que √ lím 4−x =∞ x→−∞

472

Capítulo 10

Límites y continuidad

En el siguiente análisis se necesitará de cierto límite, a saber, límx→∞ 1/xp, donde p > 0. Conforme x se vuelve muy grande, también se incrementa xp. Al dividir 1 entre números grandes se tiene como resultado números cercanos a 0. Así, límx→∞ 1/xp = 0. En general, lím

x→∞

donde p > 0.2 Por ejemplo,

1 =0 xp

y

lím

x→−∞

1 =0 xp

1 1 = lím 1/3 = 0 lím √ 3 x→∞ x x

x→∞

Ahora se encontrará el límite de la función racional 4x 2 + 5 f (x) = 2 2x + 1 cuando x → ∞. (Recuerde que en la sección 2.2 se mencionó que una función racional es un cociente de polinomios). A medida que x se vuelve cada vez más grande, tanto el numerador como el denominador de cualquier función racional se vuelven infinitos en valor absoluto. Sin embargo, la forma del cociente puede modificarse de modo que sea posible obtener una conclusión de si tiene o no límite. Para hacer esto, el numerador y el denominador se dividen entre la mayor potencia de x que aparezca en el denominador. En este caso es x2. Esto da 4x 2 + 5 4x 2 5 + 2 2 2 4x + 5 x x lím = lím x 2 = lím x→∞ 2x 2 + 1 x→∞ 2x 2 + 1 x→∞ 2x 1 + 2 2 2 x x x 1 5 lím 4 + 5 · lím 2 4+ 2 x→∞ x→∞ x x = lím = x→∞ 1 1 2+ 2 lím 2 + lím 2 x→∞ x→∞ x x 2

Como lím x→∞ 1/x p = 0 para p > 0,

f(x)

4 + 5(0) 4 4x 2 + 5 = = =2 x→∞ 2x 2 + 1 2+0 2

5 2 f(x)  4x 2  5 2x  1

2

1

1

x

lím

De manera similar, el límite cuando x → —∞ es 2. Estos límites son claros si se observa la gráfica de f en la figura 10.19. Para la función anterior, hay una manera más sencilla de encontrar límx→∞ f (x). Para valores grandes de x, el término que incluye la potencia más grande de x en el numerador, a saber 4x2, domina la suma 4x2 + 5, y el término dominante en el denominador, 2x2 + 1, es 2x2. Por lo tanto, cuando x → ∞, f (x) puede aproximarse mediante (4x2)/(2x2). Como resultado, para determinar el límite de f (x), basta determinar el límite de (4x2)/(2x2). Esto es, 4x 2 + 5 4x 2 = lím = lím 2 = 2 x→∞ 2x 2 + 1 x→∞ 2x 2 x→∞

FIGURA 10.19 límx→∞ f (x) = 2 y límx→−∞ f (x) = 2.

lím

como se vio antes. En general, se tiene la regla siguiente: Límites al infinito de funciones racionales

Si f (x) es una función racional y anxn y bmxm son los términos en el numerador y el denominador, respectivamente, que tienen las mayores potencias de x, entonces an x n lím f (x) = lím x→∞ x→∞ bm x m y an x n lím f (x) = lím x→−∞ x→−∞ bm x m

2Para

límx→−∞ 1/xp, se supone que p es tal que 1/xp está definida para x < 0.

Sección 10.2

Límites (continuación)

473

Ahora se aplicará esta regla a la situación donde el grado del numerador es mayor que el grado del denominador. Por ejemplo, x 4 − 3x x4 1 = lím = lím − x 3 x→−∞ 5 − 2x x→−∞ −2x x→−∞ 2 lím

=∞

(Observe que en el último paso, cuando x se vuelve muy negativa, también lo hace x3; además, − 21 por un número muy negativo resulta ser muy positivo). De manera similar, x 4 − 3x 1 lím = lím − x 3 = −∞ x→∞ 5 − 2x x→∞ 2 A partir de esta ilustración, se llega a la conclusión siguiente: Si el grado del numerador de una función racional es mayor que el grado del denominador, entonces la función no tiene límite cuando x → ∞ y no tiene límite cuando x → −∞. AP LÍ Q U E LO u 7. Los montos anuales de ventas y de cierta compañía (en miles) están relacionados con la cantidad de dinero que se gasta en publicidad, x (en miles), de acuerdo con la ecuación 500x y(x) = . Grafique esta funx + 20 ción en su calculadora gráfica en la ventana [0, 1000] × [0, 550]. Utilice TRACE para explorar límx→∞ y(x) y determine qué significa esto para la empresa.

EJEMPLO 4

Límites al infinito para funciones racionales

Encuentre el límite (si existe). x2 − 1 a. lím x→∞ 7 − 2x + 8x 2 x2 − 1 x2 1 1 Solución: lím = lím = lím = x→∞ 7 − 2x + 8x 2 x→∞ 8x 2 x→∞ 8 8 x b. lím x→−∞ (3x − 1)2 x x x Solución: = lím lím = lím x→−∞ (3x − 1)2 x→−∞ 9x 2 − 6x + 1 x→−∞ 9x 2 1 1 1 1 = · lím = (0) = 0 = lím x→−∞ 9x x→−∞ 9 x 9

x5 − x4 x→∞ x 4 − x 3 + 2 Solución: Como el grado del numerador es mayor que el del denominador, no existe el límite. Con mayor precisión, x5 − x4 x5 = lím 4 = lím x = ∞ lím 4 3 x→∞ x − x + 2 x→∞ x x→∞ c. lím

Ahora resuelva el problema 21 v

ADVERTENCIA La técnica anterior sólo se aplica a límites al infinito de funciones racionales.

x2 − 1 x2 , no se puede simplemente determinar el límite de . x→0 7 − 2x + 8x 2 8x 2 Esta simplificación se aplica sólo en el caso x → ∞ o x → −∞. En lugar de eso, se tiene 1 límx→0 x 2 − 1 0−1 x2 − 1 =− lím = = x→0 7 − 2x + 8x 2 límx→0 7 − 2x + 8x 2 7−0+0 7 Para encontrar encontrar lím Para

Ahora se considerará el límite de la función polinomial f (x) = 8x2 − 2x cuando x → ∞: lím (8x 2 − 2x)

x→∞

Debido a que un polinomio es una función racional con denominador 1, se tiene 8x 2 − 2x 8x 2 = lím = lím 8x 2 x→∞ x→∞ x→∞ 1 x→∞ 1 2 Es decir, el límite de 8x − 2x cuando x → ∞ es el mismo que el límite del término que incluye a la mayor potencia de x, a saber, 8x2. Cuando x se vuelve muy grande, también se incrementa 8x2. Por lo tanto, lím (8x 2 − 2x) = lím

lím (8x 2 − 2x) = lím 8x 2 = ∞

x→∞

x→∞

474

Capítulo 10

Límites y continuidad

En general, se tiene lo siguiente: Cuando x → ∞ (o x → −∞), el límite de una función polinomial es igual al de su término que involucra la mayor potencia de x.

APL Í Q U E LO u 8. El costo C de producir x unidades de cierto producto está dado por C(x) =� 50 000 + 200x + 0.3x2. Utilice su calculadora gráfica para explorar límx→∞ C(x) y determine lo que esto significa.

No utilice los términos dominantes cuando una función no es racional.

EJEMPLO 5

Límites al infinito para funciones polinomiales

a. límx→−∞ − x2 + x − 2) = límx→−∞ x3. Cuando x se vuelve muy negativa, también lo hace x3. Por lo tanto, (x3

lím (x 3 − x 2 + x − 2) = lím x 3 = −∞

x→−∞

x→−∞

b. límx→−∞ (−2x3 + 9x) = límx→−∞ −2x3 = ∞, porque −2 por un número muy negativo es un número positivo muy grande. Ahora resuelva el problema 9 v La técnica de enfocarse en los términos dominantes para encontrar los límites cuando x → ∞ o x → −∞ es válida para funciones racionales, pero no necesariamente es válida para otros tipos de funciones. Por ejemplo, considere lím

x→∞

x2 + x − x

(1)

√ Observe que x 2 + x − x no es una función racional. Es incorrecto inferir que como x2 domina en x2 + x, el límite en (1) es el mismo que √ lím x 2 − x = lím (x − x) = lím 0 = 0 x→∞

x→∞

x→∞

Puede demostrarse (vea el problema 62) que en (1) el límite no es 0, sino 21 . Las ideas presentadas en esta sección se aplicarán ahora a una función definida por partes. APL Í Q U E LO u 9. Un plomero cobra $100 por la primera hora de trabajo a domicilio y $75 por cada hora (o fracción) posterior. La función de lo que cuesta una visita de x horas es  $100 si 0 < x ≤ 1    $175 si 1 < x ≤ 2 f (x) = $250 si 2 < x ≤ 3   $325 si 3 < x ≤ 4

EJEMPLO 6 x2 + 1 3 a. límx→1+ f (x)

Si f (x) =

Límites para una función definida por partes si x ≥ 1 , encuentre el límite (si existe). si x < 1

Solución: Aquí, x se acerca a 1 por la derecha. Para x > 1, se tiene f (x) = x2 + 1. Por lo que,

lím f (x) = lím+ (x 2 + 1)

x→1+

x→1

Si x es mayor que 1, pero cercano a 1, entonces x2 + 1 se acerca a 2. Por lo tanto, lím f (x) = lím+ (x 2 + 1) = 2

x→1+

Encuentre límx→1 f (x) y límx→2.5 f (x).

x→1

b. límx→1− f (x)

Solución: Aquí x se acerca a 1 por la izquierda. Para x < 1, f (x) = 3. De modo que,

lím f (x) = lím− 3 = 3

x→1−

x→1

c. límx→1 f (x) Solución: Se quiere encontrar el límite cuando x se aproxima a 1. Sin embargo, la regla de

la función dependerá de si x ≥ 1 o x < 1. Así, deben considerarse los límites unilaterales. El límite cuando x se aproxima a 1 existirá si y sólo si ambos límites unilaterales existen y son iguales. A partir de los incisos (a) y (b), ya que 2 = 3 lím+ f (x) = lím− f (x)

Por lo tanto,

x→1

x→1

lím f (x)

x→1

no existe

Límites (continuación)

Sección 10.2

475

d. límx→∞ f (x) Solución: Para valores muy grandes de x, se tiene x ≥ 1, de modo que f (x) = x2 + 1. Así,

lím f (x) = lím (x 2 + 1) = lím x 2 = ∞

x→∞

x→∞

x→∞

e. límx→−∞ f (x) Solución: Para valores muy negativos de x, se tiene x < 1, de modo que f (x) = 3. Por lo que, lím f (x) = lím 3 = 3 x→−∞

x→−∞

Todos los límites de los incisos (a) a (c) deben quedar claros a partir de la gráfica de f que se presenta en la figura 10.20. f(x)

3 f(x)  2

x2  1, si x  1 3, si x  1

x

1

FIGURA 10.20 Gráfica de una función definida por partes.

Ahora resuelva el problema 57 v

PROBLEMAS 10.2 1. Para la función f dada en la figura 10.21, encuentre los límites siguientes. Si el límite no existe, indíquelo así o utilice el símbolo ∞ o −∞ donde sea apropiado. f(x)

3. lím+ (x − 2)

4.

6.

7. lím−

x→3

x

1

9. FIGURA 10.21

(a) (d) (g) (j)

límx→−∞ f (x) límx→−1 f (x) límx→0 f (x) límx→1 f (x)

(b) (e) (h) (k)

(b) límx→0+ f (x) (e) límx→1 f (x)

(c) límx→0 f (x) (f) límx→∞ f (x)

En cada problema del 3 al 54, encuentre el límite. Si el límite no existe indíquelo así o utilice el símbolo ∞ o −∞ donde sea apropiado.

2 1 −1

(a) límx→0− f (x) (d) límx→−∞ f (x) (g) límx→2+ f (x)

límx→−1− f (x) límx→0− f (x) límx→1− f (x) límx→∞ f (x)

(c) límx→−1+ f (x) (f) límx→0+ f (x) (i) límx→1+ f (x)

2. Para la función f dada en la figura 10.22, encuentre los límites siguientes. Si el límite no existe, indíquelo así o utilice el símbolo ∞ o −∞ donde sea apropiado. f(x)

2 1 1 2

FIGURA 10.22

x

lím −6

x→−∞

5.

lím (1 − x 2 )

x→−1+

6x x4 10. lím (t − 1)3

7 x−1 √ 11. lím+ h − 1

8. lím

x→2

x→0

lím x 2

x→−∞

lím 5x

x→−∞

t→∞

h→1

√ −3 12. lím− 5 − h 14. lím− 21/2 13. lím − h→5 x→−2 x + 2 x→0 √ √ √ 2 15. lím+ (4 x − 1) 16. lím− (x 4 − x ) 17. lím x + 10 x→1

18.

3 19. lím √ x→∞ x 2x − 4 x−5 22. lím 21. lím x→∞ 3 − 2x x→∞ 2x + 1

lím − 1 − 10x

x→−∞

20. lím

x→∞

−6 √ 5x 3 x

x2 − 1 + 4x − 3 3t 3 + 2t 2 + 9t − 1 25. lím t→∞ 5t 2 − 5 7 27. lím x→∞ 2x + 1

23.

x→∞

x→2

√

lím

x→−∞

29. lím

x→∞

x3

3 − 4x − 2x 3 5x 3 − 8x + 1

r3 +1 4x 2 26. lím x→∞ 3x 3 − x 2 + 2 2 28. lím x→−∞ (4x − 1)3

24. lím

r→∞

30.

lím

r2

x→−∞

3 − 2x − 2x 3 7 − 5x 3 + 2x 2

476

Capítulo 10

Límites y continuidad

x+3 3x 2w2 − 3w + 4 32. lím 33. lím x→3 x 2 − 9 x→−3− 9 − x 2 w→∞ 5w2 + 7w − 1 3 4 − 3x 6 − 4x 2 + x 3 lím 3 35. lím x→∞ x − 1 x→∞ 4 + 5x − 7x 2 2 2x − x 5x 2 + 14x − 3 37. lím − lím 2 x→−∞ x + 19x − 64 x→−3 x 2 + 3x 2 2 t − 4t + 3 x − 3x + 1 lím 2 39. lím t→3 t − 2t − 3 x→1 x2 + 1 1 3x 3 − x 2 41. lím− 2 − lím x→2 x→−1 2x + 1 x−2 x2 + 1 x 5 + 2x 3 − 1 43. lím − √ lím − 5 x→−∞ x→−7 x − 4x 2 x 2 − 49 5 x 45. lím+ lím √ x→0 x + x 2 x→−2+ 16 − x 4 1 1 47. lím x(x − 1)−1 48. lím lím x 2 + x→1 x→1/2 2x − 1 x→−∞ x −5 7 50. lím − 51. lím |x − 1| lím x→3 x→1 x→1+ 1 − x x−3 1 x+1 lím 53. lím x→0 x x→−∞ x

31. lím+ 34. 36. 38. 40. 42. 44. 46. 49. 52.

3 2x 2 − 2 x→∞ x x +1 En los problemas del 55 al 58, encuentre los límites indicados. Si el límite no existe, indíquelo así o utilice el símbolo ∞ o −∞ donde sea apropiado. 2 si x ≤ 2 55. f (x) = 1 si x > 2

54. lim

(a) límx→2+ f (x) (d) límx→∞ f (x)

(b) límx→2− f (x) (c) límx→2 f (x) (e) límx→−∞ f (x) 2 − x si x ≤ 3 56. f (x) = −1 + 3x − x 2 si x > 3

(a) límx→3+ f (x) (d) límx→∞ f (x) x 57. g(x) = −x (a) límx→0+ g(x) (d) límx→∞ g(x) x2 58. g(x) = −x (a) límx→0+ g(x) (d) límx→∞ g(x)

(b) límx→3− f (x) (e) límx→−∞ f (x) si x < 0 si x > 0 (b) límx→0− g(x) (e) límx→−∞ g(x) si x < 0 si x > 0 (b) límx→0− g(x) (e) límx→−∞ g(x)

(c) límx→3 f (x)

(c) límx→0 g(x)

Por ejemplo, el costo total para la producción de 5 unidades es de $5030 y el costo promedio por unidad en este nivel de producción es de $1006. Por medio de la determinación de lím q→∞ c , demuestre que el costo promedio se aproxima a un nivel de estabilidad si el productor aumenta de manera continua la producción. ¿Cuál es el valor límite del costo promedio? Haga un bosquejo de la gráfica de la función costo promedio. 60. Costo promedio Repita el problema 59, considerando que el costo fijo es de $12 000 y que el costo variable está dado por la función cv = 7q. 61. Población Se pronostica que dentro de t años la población de cierta ciudad pequeña será 5000 N = 40 000 − t+3

Determine la población a largo plazo, esto es, determine límt→∞ N. 62. Demuestre que 1 lím x2 + x − x = x→∞ 2 (Sugerencia: Racionalice el numerador al multiplicar la expresión √ x 2 + x − x por √ x2 + x + x √ x2 + x + x

Después exprese el denominador en una forma tal que x sea un factor). 63. Relación huésped-parásito Para una relación particular huésped-parásito, se determinó que cuando la densidad del huésped (número de huéspedes por unidad de área) es x, el número de huéspedes parasitados en cierto periodo es y=

900x 10 + 45x

Si la densidad del huésped aumentara indefinidamente, ¿a qué valor se aproximaría y? √ 2 − x si x < 2 , determine el valor de la 64. Si f (x) = 3 x + k(x + 1) si x ≥ 2 constante k para la cual existe límx→2 f (x). En los problemas 65 y 66, utilice una calculadora para evaluar la función dada cuando x = 1, 0.5, 0.2, 0.1, 0.01, 0.001 y 0.0001. Con base en sus resultados, obtenga una conclusión acerca de límx→0+ f (x).

65. f (x) = x 2x

(c) límx→0 g(x)

59. Costo promedio Si c es el costo total de producir q unidades de cierto artículo, entonces el costo promedio por unidad para una producción de q unidades está dado por c = c/q . Por lo tanto, si la ecuación de costo total es c = 5000 + 6q, entonces 5000 +6 c= q

66. f (x) = e1/x √ 67. Grafique f (x) = 4x 2 − 1. Utilice la gráfica para estimar límx→1/2+ f (x). √ x2 − 9 . Utilice la gráfica para estimar 68. Grafique f (x) = x+3 − límx→−3 f (x) si existe. Utilice el símbolo ∞ o −∞ cuando sea apropiado. 2x 2 + 3 si x < 2 69. Grafique f (x) = . Utilice la gráfica 2x + 5 si x ≥ 2 para estimar cada uno de los límites siguientes, si existen. (c) límx→2 f (x) (a) límx→2− f (x) (b) límx→2+ f (x)

Objetivo

10.3 Continuidad

Estudiar la continuidad y encontrar puntos de discontinuidad para una función.

Muchas funciones tienen la propiedad de que no presentan “pausa” alguna en sus gráficas. Por ejemplo, compare las funciones x si x = 1 f (x) = x y g(x) = 2 si x = 1

Sección 10.3

f(x)  x

1 x

1

Es continua en 1.

FIGURA 10.23

477

cuyas gráficas aparecen en las figuras 10.23 y 10.24, respectivamente. La gráfica de f no tiene pausa, pero la gráfica de g tiene una pausa en x = 1. Dicho de otra forma, si usted fuera a trazar ambas gráficas con un lápiz, tendría que despegar el lápiz del papel en la gráfica de g cuando x = 1, pero no tendría que despegarlo en la gráfica de f. Estas situaciones pueden expresarse mediante límites. Compare el límite de cada función con el valor de la función en x = 1 cuando x se aproxima a 1:

f(x) Sin pausa en la gráfica

Continuidad

lím f (x) = 1 = f (1)

x→1

mientras que

lím g(x) = 1 = 2 = g(1)

x→1

g(x)

Pausa 2 en la gráfica 1

x, si x  1 2, si x  1

g(x ) x

1

FIGURA 10.24 Es discontinua en 1.

En la sección 10.1 se puntualizó que dada una función f y un número a, existen dos formas importantes de asociar un número al par (f, a). Una es la simple evaluación, f (a), la cual existe precisamente si a está en el dominio de f. La otra forma es límx→a f (x), cuya existencia y determinación puede ser más desafiante. Para las funciones f y g anteriores, el límite de f a medida que x → 1 es igual a f (1), pero el límite de g conforme x → 1 no es igual a g(1). Por estas razones, se dice que f es continua en 1 y que g es discontinua en 1.

Definición Una función f es continua en a si y sólo si se cumplen las siguientes tres condiciones: 1. f (a) existe. 2. límx→a f (x) existe. 3. límx→a f (x) = f (a). Si f no es continua en a, entonces se dice que f es discontinua en a y a se denomina punto de discontinuidad de f.

f(x) f (x ) 5

EJEMPLO 1

5 7

FIGURA 10.25

Aplicación de la definición de continuidad

a. Muestre que f (x) = 5 es continua en 7.

x

f es continua en 7.

Solución: Debe verificarse que las tres condiciones se cumplan. Primero, f (7) = 5, de modo que f está definida en x = 7. Segundo,

lím f (x) = lím 5 = 5

x→7

x→7

Por ende, f tiene un límite cuando x → 7. Tercero,

lím f (x) = 5 = f (7)

g(x)

g(x)  x23 4

x→7

Por lo tanto, f es continua en 7. (Vea la figura 10.25). b. Demuestre que g(x) = x2 − 3 es continua en —4.

13

x

FIGURA 10.26 g es continua en −4.

Solución: La función g está definida en x = −4; g(−4) = 13. También,

lím g(x) = lím (x 2 − 3) = 13 = g(−4)

x→−4

x→−4

Por lo tanto, g es continua en −4. (Vea la figura 10.26).

Ahora resuelva el problema 1 v

Se dice que una función es continua en un intervalo si es continua en cada punto de ese intervalo. En esta situación, la gráfica de la función se conecta en todo el intervalo. Por ejemplo, f (x) = x2 es continua en el intervalo [2, 5]. De hecho, en el ejemplo 5 de la sección 10.1, se mostró que para cualquier función polinomial f, para cualquier número a, límx→a f (x) = f (a). Esto significa que Una función polinomial es continua en todo punto.

478

Capítulo 10

Límites y continuidad

Se concluye que tal función es continua en cualquier intervalo. Se dice que una función es continua en su dominio si es continua en cada punto de su dominio. Si el dominio de tal función es el conjunto de todos los números reales, se puede decir simplemente que la función es continua. EJEMPLO 2

Continuidad de funciones polinomiales

Las funciones f (x) = 7 y g(x) = x2 − 9x + 3 son polinomiales. Por lo tanto, son continuas en su dominio respectivo. Por ejemplo, son continuas en 3. Ahora resuelva el problema 13 v ¿Cuándo es discontinua una función? Se puede decir que una función f definida en un intervalo abierto que contenga a a es discontinua en a, si 1. f no tiene límite cuando x → a o 2. cuando x → a, f tiene un límite diferente de f (a). Si f no está definida en a, también se dirá, en ese caso, que f es discontinua en a. En la figura 10.27 pueden encontrarse, por inspección, puntos de discontinuidad. y

y

y

f(a) x

a Definida en a pero no tiene límite cuando x a

f(x) f(x)  x1

a

x

Definida en a y el límite cuando x a existe, pero el límite no es f(a)

a

x

No definida en a, pero está definida en todos los valores cercanos de a

FIGURA 10.27 Discontinuidades en a.

1 x

1

FIGURA 10.28 Discontinuidad infinita en 0.

f(x) f(x) =

1, si x  0 0, si x  0 1, si x  0

1 x

EJEMPLO 3

Discontinuidades

a. Sea f (x) = 1/x. (Vea la figura 10.28). Observe que f no está definida en x = 0, pero está definida para cualquier otro valor de x cercano a 0. Así, f es discontinua en 0. Además, límx→0+ f (x) = ∞ y límx→0− f (x) = −∞. Se dice que una función tiene discontinuidad infinita en a cuando al menos uno de los límites laterales es ∞ o −∞ a medida que x → a. De aquí que f tenga una discontinuidad infinita en x = 0.   1 si x > 0 0 si x = 0 . b. Sea f (x) = −1 si x < 0

(Vea la figura 10.29). Aunque f está definida en x = 0, límx→0 f (x) no existe. Por lo tanto, f es discontinua en 0. Ahora resuelva el problema 29 v

La propiedad siguiente indica dónde ocurren las discontinuidades de una función racional. 1

Discontinuidades de una función racional FIGURA 10.29 Función discontinua definida por partes.

Una función racional es discontinua en los puntos donde el denominador es 0 y es continua en cualquier otra parte. Así, una función racional es continua en su dominio.

Continuidad

Sección 10.3

EJEMPLO 4 x+1 es x+1 continua en su dominio, pero no está definida en −1. Es discontinua en −1. La gráfica de f es una línea recta horizontal en y = 1 con un “hoyo” en la coordenada (−1, 1).

La función racional f (x) =

479

Localización de discontinuidades para funciones racionales

Para cada una de las siguientes funciones, encuentre todos los puntos de discontinuidad. a. f (x) =

x2

x2 − 3 + 2x − 8

Solución: Esta función racional tiene denominador

x2 + 2x − 8 = (x + 4)(x — 2)

que es 0 cuando x = −4 o x = 2. Así, f sólo es discontinua en −4 y 2. x+4 b. h(x) = 2 x +4 Solución: Para esta función racional, el denominador nunca es 0. (Siempre es positivo).

De este modo, h no tiene discontinuidad. EJEMPLO 5

Ahora resuelva el problema 19 v

Localización de discontinuidades en funciones definidas por partes

Para cada una de las funciones siguientes, encuentre todos los puntos de discontinuidad. x+6 x2

a. f (x) =

si x ≥ 3 si x < 3

Solución: Las partes que definen la función están dadas por polinomios que son continuos,

entonces el único lugar en el que podría haber discontinuidad es en x = 3, donde ocurre la separación de las partes. Se sabe que f (3) = 3 + 6 = 9. Y puesto que lím f (x) = lím+ (x + 6) = 9

x→3+

y

x→3

lím f (x) = lím− x 2 = 9

x→3−

x→3

se puede concluir que límx→3 f (x) = 9 = f (3) y la función no tiene puntos de discontinuidad. Se puede obtener la misma conclusión por inspección de la gráfica de f en la figura 10.30. x+2 x2

b. f (x) =

si x > 2 si x < 2

Solución: Como f no está definida en x = 2, es discontinua en 2. Sin embargo, observe que

lím f (x) = lím− x 2 = 4 = lím+ x + 2 = lím+ f (x)

x→2−

x→2

x→2

x→2

demuestra que límx→2 f (x) existe. (Vea la figura 10.31). Ahora resuelva el problema 31 v f(x)

f (x)

4

9

x  6, si x  3 x2, si x  3

f (x) 

3

FIGURA 10.30

x

Función continua definida por partes.

x  2, si x  2

f(x) 

2

x2, si x  2

x

FIGURA 10.31 Función discontinua en 2.

480

Capítulo 10

Límites y continuidad

EJEMPLO 6 f(x)

Función del servicio postal

La función de servicio postal

 39    63 c = f (x) = 87    111

111 87 63 39

1

2

3

4

x

si si si si

0< x 1< x 2< x 3< x

≤1 ≤2 ≤3 ≤4

da el costo c (en centavos) de enviar por primera clase un paquete de peso x (onzas), para 0 < x ≤ 4, en julio de 2006. En su gráfica de la figura 10.32, es claro que f tiene discontinuidades en 1, 2 y 3 y que es constante para valores de x ubicados entre discontinuidades sucesivas. Tal función se conoce como función escalón debido a la apariencia de su gráfica. Ahora resuelva el problema 35 v

FIGURA 10.32 Función de servicio postal.

Hay otra manera de expresar la continuidad aparte de la dada en la definición. Si se toma el enunciado lím f (x) = f (a) x→a

Este método para expresar la continuidad en a se utiliza con frecuencia en demostraciones matemáticas.

y se reemplaza x por a + h, entonces cuando x → a, se tiene que h → 0; y cuando h → 0 se tiene que x → a. Se deduce que límx→a f (x) = límh→0 f (a + h), dado que los límites existen (figura 10.33). Por lo tanto, el enunciado lím f (a + h) = f (a)

h→0

suponiendo que ambos lados existen, también define continuidad en a. y

cuando x a entonces h 0

f(a)

h x

a x

FIGURA 10.33 Diagrama para ilustrar la continuidad en a.

TECNOLOGÍA Mediante la observación de la gráfica de una función, se tiene la capacidad de determinar dónde ocurre una discontinuidad. Sin embargo, existe la posibilidad de equivocarse. Por ejemplo, la función x−1 f (x) = 2 x −1 es discontinua en ±1, pero la discontinuidad en 1 no resulta obvia al observar la gráfica de f en la figura 10.34. Por otra parte, la discontinuidad en −1 sí es obvia. Observe que f no está definida en −1 ni en 1.

5

5

FIGURA 10.34 La discontinuidad en 1 no resulta evidente x−1 a partir de la gráfica de f (x) = 2 . x −1

A menudo es útil describir una situación mediante una función continua. Por ejemplo, el programa de demanda de la tabla 10.3 indica el número de unidades de un producto que se demandará por semana a diversos precios. Esta información puede proporcionarse de manera gráfica, como en la figura 10.35(a), trazando cada par cantidad-precio como un

Sección 10.3 p

Tabla 10.3 Programa de demanda Precio por unidad, p

Cantidad por semana, q

$20

0

10

5

5

15

2

45

4

20

1

481

Continuidad

p

20

20

15

15

10

10

5

5 2.5

95 25

50

75

q

100

25

35 50

(a)

75

100

q

(b)

FIGURA 10.35 Visualización de datos por medio de una función continua.

punto. Es claro que esta gráfica no representa una función continua. Además, no proporciona información del precio al cual, digamos, serán demandadas 35 unidades. Sin embargo, cuando se conectan los puntos de la figura 10.35(a) por medio de una curva suave [vea la figura 10.35(b)], se obtiene lo que se conoce como una curva de demanda. A partir de esta curva, podría estimarse que a un precio de aproximadamente $2.50 por unidad, se demandarían 35 unidades. Con frecuencia es posible y útil describir una gráfica por medio de una ecuación que define una función continua f, como en la figura 10.35(b). Tal función no sólo proporciona una ecuación de demanda, p = f (q), para anticipar los precios correspondientes a las cantidades demandadas, también permite efectuar un análisis matemático conveniente acerca de la naturaleza y las propiedades básicas de la demanda. Por supuesto que se debe tener cuidado al trabajar con ecuaciones como p = f (q). Matemáticamente, f puede√estar definida √ cuando q = 37 , pero desde un punto de vista práctico, una demanda de 37 unidades podría no tener significado para esta √ situación particular. Por ejemplo, si una unidad es un huevo, entonces una demanda de 37 huevos, no tiene sentido. Se destaca que las funciones de la forma f (x) = xa, para una a fija, son continuas en sus dominios. En particular, las funciones de raíz (cuadrada) son continuas. También las funciones exponenciales y logarítmicas son continuas en sus dominios. Así, las funciones exponenciales no tienen discontinuidades, mientras que una función logarítmica tiene sólo una discontinuidad en 0 (que es una discontinuidad infinita). Se dan muchos más ejemplos de funciones continuas al observar que si f y g son continuas en sus dominios, entonces la función compuesta f  g, dada por f  g(x) = f (g(x)), es continua en su dominio. Por ejemplo, la función x2 + 1 f (x) = ln x−1 Es continua en su dominio. Por supuesto, es posible que esto involucre la determinación del dominio de tal función.

PROBLEMAS 10.3 En los problemas del 1 al 6, utilice la definición de continuidad para mostrar que la función dada es continua en el punto indicado. 1. f (x) = x 3 − 5x; x = 2 √ 3. g(x) = 2 − 3x; x = 0 5. h(x) =

x+3 ; x = −3 x−3

x−3 ; x = −3 5x x 4. f (x) = ; x = 2 8 √ 6. f (x) = 3 x; x = −1 2. f (x) =

En los problemas del 7 al 12, determine si la función es continua en los puntos dados. x+4 x 2 − 4x + 4 ; −2, 0 7. f (x) = ; 2, −2 8. f (x) = x−2 6

9. g(x) =

x−3 ; 3, −3 x2 − 9

x+2 x2  1 si 12. f (x) = x  0 si

11. f (x) =

10. h(x) =

si x ≥ 2 ; 2, 0 si x < 2

x =0 x=0

3 ; 3, −3 x2 + 9

; 0, −1

En los problemas del 13 al 16, proporcione una razón del por qué la función es continua en su dominio. 2 + 3x − x 2 13. f (x) = 2x 2 − 3 14. f (x) = 5

482

Capítulo 10

Límites y continuidad

√ 16. f (x) = x(1 − x) 15. f (x) = ln ( 3 x) En los problemas del 17 al 34, encuentre todos los puntos de discontinuidad. 17. f (x) = 3x 2 − 3 18. h(x) = x − 2 3 x 2 + 5x − 2 19. f (x) = 20. f (x) = x+4 x2 − 9 (2x 2 − 3)3 21. g(x) = 22. f (x) = −1 15 2 x−3 x + 6x + 9 24. g(x) = 2 23. f (x) = 2 x +x x + 2x − 15 2x − 3 x−3 26. f (x) = 25. h(x) = 3 x − 9x 3 − 2x x4 x 28. f (x) = 4 27. p(x) = 2 x +1 x −1 1 si x ≥ 0 3x + 5 si x ≥ −2 29. f (x) = 30. f (x) = −1 si x < 0 2 si x < −2 0 31. f (x) = x−1

si x ≤ 1 si x > 1

x2 + 1 8x

33. f (x) =

x−3 32. f (x) = 3 − 2x 16 si x > 2 34. f (x) = x2 si x < 2 3x − 2

si x > 2 si x < 2

si x ≥ 2

Los Ángeles, California, es de $0.08 por el primer minuto o fracción y de $0.04 por cada minuto o fracción adicional. Si y = f (t) es una función que indica el cargo total y por una llamada de t minutos de duración, bosqueje la gráfica de f para 0 < t ≤ 3 21 . Utilice esta gráfica para determinar los valores de t en los cuales ocurren discontinuidades, donde 0 < t ≤ 3 21 . x , está definida como el 36. La función mayor entero, f (x) entero más grande que es menor o igual a x, donde x es cualquier 3, 1.999 1, 41 0 y 4.5 número real. Por ejemplo, 3 5. Bosqueje la gráfica de esta función para −3.5 ≤ x ≤ 3.5. Utilice su bosquejo para determinar los valores de x en los cuales ocurren discontinuidades. 37. Inventario Bosqueje la gráfica de  si 0 ≤ x < 5 −100x + 600 y = f (x) = −100x + 1100 si 5 ≤ x < 10 −100x + 1600 si 10 ≤ x < 15 Una función como la anterior podría describir el inventario y de una compañía en el instante x; ¿f es continua en 2?, ¿en 5?, ¿en 10? 2 38. Grafique g(x) = e−1/x . Debido a que g no está definida en x = 0, g es discontinua en 0. Con base en la gráfica de g, f (x) =

si x < 2

35. Tarifas telefónicas Suponga que la tarifa telefónica de larga distancia para una llamada hecha desde Hazleton, Pennsylvania, a

e−1/x 0 2

si x = 0 si x = 0

¿es continua en 0?

Objetivo

10.4 Continuidad aplicada a desigualdades

Desarrollar técnicas para resolver desigualdades no lineales.

En la sección 1.2 se resolvieron desigualdades lineales. Ahora se verá cómo puede aplicarse la noción de continuidad para resolver una desigualdad no lineal, como x2 + 3x − 4 < 0. Esta habilidad será importante en nuestro estudio sobre el cálculo. Recuerde (tal y como se mencionó en la sección 2.5) que las intersecciones x de la gráfica de una función g son precisamente las raíces de la ecuación g(x) = 0. Por lo tanto, a partir de la gráfica de y = g(x) mostrada en la figura 10.36, se concluye que r1, r2 y r3 son raíces de g(x) = 0 y cualesquiera otras raíces darán lugar a las intersecciones de x (más allá de lo que realmente se muestra en la gráfica). Suponga que efectivamente se muestran todas las raíces de g(x)= 0, y por ende todas las intersecciones x. Note además, en la misma figura 10.36, que las tres raíces determinan cuatro intervalos abiertos sobre el eje x: (−∞, r1 ) (r1 , r2 ) (r2 , r3 ) (r3 , ∞)

y y  g (x) (r2, 0) (r1, 0)

(r3, 0)

FIGURA 10.36 r1, r2 y r3 son raíces de g(x) = 0.

Para resolver x 2 + 3x − 4 > 0, se hace

f(x) 2

f(x)  x  3x  4 1

4

x

FIGURA 10.37 −4 y 1 son raíces de f (x) = 0.

(x0, 0)

f(x)  0

f (x) = x 2 + 3x − 4 = (x + 4)(x − 1)

Debido a que f es una función polinomial, es continua. Las raíces de f (x) = 0 son −4 y 1; de modo que la gráfica de f tiene intersecciones con el eje x (−4, 0) y (1, 0). (Vea la figura 10.37). Las raíces determinan tres intervalos sobre el eje x: (−∞, −4) (−4, 1) (1, ∞)

 25 4

f(x)  0

x

) 4

FIGURA 10.38 Cambio de signo para una función continua.

Considere el intervalo (−∞, −4). Como f es continua en este intervalo, se afirma que f (x) > 0, o bien, f (x) < 0 en todo el intervalo. Si no fuera éste el caso, entonces f (x) realmente cambiaría de signo en el intervalo. Debido a la continuidad de f, habría un punto donde la gráfica intersecaría al eje x —por ejemplo, en (x0, 0)—. (Vea la figura 10.38). Pero entonces x0 sería una raíz de f (x) = 0. Sin embargo, esto no puede ser porque no hay raíces de f menores que −4. De modo que f (x) debe ser estrictamente positiva o estrictamente negativa en (−∞, −4). Se puede enunciar un argumento similar para cada uno de los otros intervalos. Para determinar el signo de f (x) en cualquiera de los tres intervalos, es suficiente con determinarlo en cualquier punto del intervalo. Por ejemplo, −5 está en (−∞, −4) y f (−5) = 6 > 0

Entonces, f (x) > 0 en (−∞, −4)

Sección 10.4 f (x )  0

Continuidad aplicada a desigualdades

f (x )  0

483

f (x )  0 1

4

FIGURA 10.39 Diagrama de signos simple para x2 + 3x − 4.

De manera similar, 0 está en (−4, 1) y f (0) = −4 < 0

Entonces, f (x) < 0 en (−4, 1)

f (3) = 14 > 0

Entonces, f (x) > 0 en (1, ∞)

Por último, 3 está en (1, ∞) y

(Vea el “diagrama de signos” en la figura 10.39). Por lo tanto, x2 + 3x − 4 > 0 en (−∞, −4) y (1, ∞) de modo que se ha resuelto la desigualdad. Estos resultados son obvios a partir de la gráfica de la figura 10.37. La gráfica está por arriba del eje x, esto significa que f (x) > 0 en (−∞, −4) y en (1, ∞). En ejemplos más complicados, será útil explotar la naturaleza multiplicativa de los signos. Se observa que f (x) = x2 + 3x − 4 = (x + 4)(x − 1). Cada uno de los términos x + 4 y x − 1 tiene un diagrama de signos más simple que el de x2 + 3x − 4. Considere el “diagrama de signos” de la figura 10.40. Igual que antes, se colocaron las raíces de f (x) = 0 en orden ascendente, de izquierda a derecha, con el fin de subdividir (−∞, ∞) en tres intervalos abiertos. Esto forma la línea superior de la tabla. Directamente debajo de la línea superior se determinaron los signos de x + 4 en los tres subintervalos. Se sabe que para la función lineal x + 4 hay exactamente una raíz de la ecuación x + 4 = 0, es decir −4. Se le colocó un 0 a −4 en el renglón etiquetado como x + 4. Por el argumento que se ilustra en la figura 10.38, se deduce que el signo de la función x + 4 es constante en (−∞, −4) y en (−4, ∞) y dos evaluaciones de x + 4 establecen la distribución de signos para x + 4. A partir de (−5) + 4 = −1 < 0, se tiene que x + 4 es negativa en (−∞, −4), por lo que se ingresó un signo − en el espacio (−∞, −4 ) del renglón x + 4. A partir de (0) + 4 = 4 > 0, se tiene que x + 4 es positiva en (−4, ∞). Puesto que (−4, ∞) se ha subdividido en 1, se introduce un signo + en cada uno de los espacios (−4, 1) y (1, ∞) del renglón x + 4. De manera similar se construyó el renglón etiquetado como x − 1. 

1

4

x4



x1



f(x)



0

0



 



0





0



FIGURA 10.40 Diagrama de signos para x2 + 3x − 4.

Ahora se obtiene el renglón inferior tomando, para cada componente, el producto de las entradas previas. Por lo tanto, se tiene (x + 4)(x − 1) = f (x), (−)(−) = +, 0(cualquier número) = 0, (+)(−) = −, (cualquier número)0 = 0 y (+)(+) = +. Los diagramas de signos de este tipo son útiles siempre que una función continua se pueda expresar como un producto de varias funciones continuas más simples, cada una de las cuales tiene un diagrama de signos simple. En el capítulo 13 se aplicarán más extensivamente dichos diagramas de signos. EJEMPLO 1

Resolución de una desigualdad cuadrática

Resuelva x2 − 3x − 10 > 0.

Solución: Si f (x) = x2 − 3x − 10, entonces f es una función polinomial (cuadrática) y, por

lo tanto, continua en todas partes. Para encontrar las raíces reales de f (x) = 0, se tiene x 2 − 3x − 10 = 0 (x + 2)(x − 5) = 0

x = −2, 5

484

Capítulo 10

Límites y continuidad 

5

2

x2



x5



f(x)



0

0



 



0





0



FIGURA 10.41 Diagrama de signos para x2 − 3x − 10.

Las raíces −2 y 5 determinan tres intervalos: (−∞, −2) (−2, 5) (5, ∞) Igual que en el ejemplo anterior, se construye el diagrama de signos de la figura 10.41. Se encuentra que x2 — 3x − 10 > 0 en (−∞, −2) ∪ (5, ∞).

Ahora resuelva el problema 1 v

APL Í Q U E LO u 10. Para formar una caja abierta, se corta una pieza cuadrada de cada esquina de una pieza de metal de 8 por 10 pulgadas. Si cada lado de los cuadrados que se han cortado es de x pulgadas de largo, el volumen de la caja está dado por V(x) = x(8 − 2x)(10 − 2x). Este problema sólo tiene sentido cuando el volumen es positivo. Determine los valores de x para los que el volumen es positivo.

EJEMPLO 2

Resolución de una desigualdad polinomial

Resuelva x(x − 1)(x + 4) ≤ 0.

Solución: Si f (x) = x(x − 1)(x + 4), entonces f es una función polinomial y, por lo tanto,

continua en todas partes. Las raíces de f (x) = 0 son (en orden ascendente) −4, 0 y 1 y pueden verse en el diagrama de signos de la figura 10.42. 

1

0

4

0

x





x1







x1



0





f(x)



0



0





 

0

 

0



FIGURA 10.42 Diagrama de signos para x(x − 1)(x + 4).

A partir del diagrama de signos, se anotan los puntos requeridos, x(x − 1)(x + 4) ≤ 0 en (−∞, −4) ∪ [0, 1]. Ahora resuelva el problema 11 v Los diagramas de signos que se han descrito no se limitan, por cierto, a la resolución de desigualdades polinomiales. El lector habrá notado que se utilizan líneas verticales más gruesas en los puntos finales, −∞ y ∞, del diagrama. Estos símbolos no denotan números reales, sino puntos solos en el dominio de una función. Se amplía la convención de la línea gruesa vertical para señalar los números reales aislados que no están en el dominio de la función en cuestión. Lo anterior se ilustrará en el siguiente ejemplo. EJEMPLO 3

Resolución de una desigualdad con funciones racionales

x − 6x + 5 ≥ 0. x Solución: Sea Resuelva

2

f (x) =

x 2 − 6x + 5 (x − 1)(x − 5) = x x

Para una función racional f = g/h, la desigualdad se resuelve considerando los intervalos determinados tanto por las raíces de g(x) = 0 como por las raíces de h(x) = 0. Observe que las raíces de g(x) = 0 son las raíces de f (x) = 0 debido a que la única manera de que una fracción sea 0 es que su numerador sea 0. Por otro lado, las raíces de h(x) = 0 son precisa-



Sección 10.4

Continuidad aplicada a desigualdades

0

1

5

0

x1





x5







1/x









f(x)











0

 0

 

0



FIGURA 10.43 Gráfica de signos para

485



(x − 1)(x − 5) . x

f (x)

1 5 2 f (x)  x  6x  5 x

x

10

f (x)  0 10

FIGURA 10.44 Gráfica de f (x) =

x 2 − 6x + 5 . x

mente los puntos en los que f no está definida y éstos también son precisamente los puntos en los que f es discontinua. El signo de f puede cambiar en una raíz y puede cambiar en una discontinuidad. Aquí las raíces del numerador son 1 y 5 y la raíz del denominador es 0. En orden ascendente, esto resulta en 0, 1 y 5, lo que determina los intervalos abiertos (−∞, 0) (0, 1) (1, 5) (5, ∞) Éstos, junto con la observación de que 1/x es un factor de f, conducen al diagrama de signos mostrado en la figura 10.43. Aquí, los dos primeros renglones del diagrama de signos se construyen como antes. En el tercer renglón se ha colocado un signo × en 0 para indicar que el factor 1/x no está definido en 0. El renglón inferior, como antes, se construye tomando los productos de las entradas previas. Observe que un producto no está definido en ningún punto en el que cualquiera de sus factores no esté definido. De ahí que también se tenga una entrada × en 0 en el renglón inferior. A partir de la última fila del diagrama de signos se puede leer que la solución de (x−1)(x−5) x

≥ 0 es (0, 1] ∪ [5, ∞]. Observe que 1 y 5 están en la solución y 0 no lo está. 2

y se puede confirmar visualmente En la figura 10.44 se ha graficado f (x) = x −6x+5 x que la solución de la desigualdad f (x) ≥ 0 es precisamente el conjunto de todos los números reales en los que la gráfica se encuentra en o por encima del eje x. Ahora resuelva el problema 17 v No siempre es necesario un diagrama de signos, como se muestra en el siguiente ejemplo. EJEMPLO 4 a. Resuelva

x2

Resolución de desigualdades no lineales + 1 > 0.

Solución: La ecuación x2 + 1 = 0 no tiene raíces reales. Por lo tanto, la función continua

f (x) = x2 + 1 no tiene intersecciones en x. De esto se deduce que f (x) siempre es positiva o siempre es negativa. Pero x2 siempre es positiva o cero, de modo que x2 + 1 siempre es positiva. Por lo tanto, la solución de x2 + 1 > 0 es (−∞, ∞).

486

Capítulo 10

Límites y continuidad

b. Resuelva x2 + 1 < 0.

Solución: Con base en el inciso (a), x2 + 1 siempre es positiva, de modo que x2 + 1 < 0

no tiene solución, lo cual significa que el conjunto de soluciones es φ, el conjunto vacío.

Ahora resuelva el problema 7 v Se concluye con un ejemplo no racional. La importancia de la función que presentamos será más clara en los capítulos posteriores. EJEMPLO 5

Resolución de una desigualdad con funciones racionales

Resuelva x ln x − x ≥ 0.

Solución: Sea f (x) = x ln x − x = x(ln x − 1), la cual, al ser un producto de funciones con-

0

e



x



ln x  1



0



f(x)



0





FIGURA 10.45 Diagrama de signos para x ln x − x.

tinuas, es continua. A partir de la forma factorizada de f se observa que las raíces de f (x) = 0 son 0 y las raíces de ln x − 1 = 0. Esto último es equivalente a ln x = 1, que es equivalente a eln x = e1, ya que la función exponencial es uno a uno. Sin embargo, la última igualdad dice que x = e. El dominio de f es (0, ∞) porque ln x sólo está definida para x > 0. El dominio dicta la línea superior del diagrama de signos de la figura 10.45. El primer renglón de la figura 10.45 es directo. Para el segundo renglón, se coloca un 0 en e, la única raíz de ln x − 1 = 0. Por la continuidad de ln x − 1, el signo de ln x − 1 en (0, e) y en (e, ∞) puede determinarse mediante las evaluaciones adecuadas. Para el primero, se evalúa a 1 en (0, e) y se obtiene ln 1 − 1 = 0 − 1 = −1 < 0. Para el segundo, se evalúa a e−2 en (e, ∞) y ln e2 −1 = 2 − 1 = 1 > 0. El renglón inferior, como de costumbre, se determina multiplicando los demás. Con base en el renglón inferior de la figura 10.45, la solución de x ln x − x ≥ 0 es evidentemente [e, ∞). Ahora resuelva el problema 35 v

PROBLEMAS 10.4 En los problemas del 1 al 26, resuelva las desigualdades por medio de la técnica estudiada en esta sección. 1. x 2 − 3x − 4 > 0

2. x 2 − 8x + 15 > 0

3. x 2 − 3x − 10 ≤ 0

4. 15 − 2x − x 2 ≥ 0

7. x + 4 < 0

8. 2x 2 − x − 2 ≤ 0

5. 2x 2 + 11x + 14 < 0 2

9. (x + 1)(x − 2)(x + 7) ≤ 0 11. −x(x − 5)(x + 4) > 0 13. x 3 + 4x ≥ 0

6. x 2 − 4 < 0

10. (x + 5)(x + 2)(x − 7) ≤ 0

12. (x + 2)2 > 0

14. (x + 3)2 (x 2 − 4) < 0

15. x + 8x + 15x ≤ 0 16. x 3 + 6x 2 + 9x < 0 x x2 − 1 17. 2 0 6.2 − 4.1x Una manera novedosa de resolver una desigualdad no lineal como f (x) > 0 es por inspección de la gráfica de g(x) = f (x)/|f (x)|, cuyo rango consiste sólo en 1 y −1: f (x) 1 si f (x) > 0 = g(x) = −1 si f (x) < 0 |f (x)|

Capítulo 10

La solución de f (x) > 0 consiste en todos los intervalos para los cuales g(x) = 1. Resuelva las desigualdades de los problemas 33 y 34 con esta técnica. 33. 6x 2 − x − 2 > 0 34.

x2 + x − 1 0, entonces 1 =0 x→∞ x p

4. límx→a [f (x) · g(x)] = límx→a f (x) · límx→a g(x)

5. límx→a [cf (x)] = c · límx→a f (x) límx→a f (x) f (x) 6. límx→a = si lím x→a g(x) = 0, g(x) límx→a g(x) √ √ 7. límx→a n f (x) = n límx→a f (x) 8. Si f es una función polinomial, entonces lím x→a f (x) = f (a).

La propiedad 8 significa que el límite de una función polinomial, cuando x → a, puede encontrarse con sólo evaluar el polinomio en a. Sin embargo, con otras funciones f, la evaluación en a puede conducir a la forma indeterminada 0/0. En tales casos, mediante operaciones algebraicas como factorización y cancelación, puede producirse una función g que concuerde con f, para x = a, y para la cual sea posible determinar el límite. Si f (x) se aproxima a L cuando x se aproxima a a por la derecha, entonces se escribe límx→a+ f (x) = L. Si f (x) se aproxima a L cuando x se aproxima a a por la izquierda, entonces se escribe límx→a− f (x) = L. Estos límites se llaman límites unilaterales.

lím

y

1 =0 x→−∞ x p lím

Si f (x) aumenta indefinidamente cuando x → a, entonces se escribe límx→a f (x) = ∞. De manera similar, si f (x) disminuye indefinidamente, se tiene límx→a f (x) = −∞. Decir que el límite de una función es ∞ (o −∞) no significa que el límite exista; es una manera de decir que el límite no existe y decir por qué no hay límite. Existe una regla para evaluar el límite de una función racional (cociente de polinomios) cuando x → ∞ o −∞. Si f (x) es una función racional y anxn y bmxm son los términos en el numerador y el denominador, respectivamente, que tienen las potencias más grandes de x, entonces an x n x→∞ bm x m

lím f (x) = lím

x→∞

y

an x n x→−∞ bm x m

lím f (x) = lím

x→−∞

488

Capítulo 10

Límites y continuidad

En particular, cuando x → ∞ o −∞, el límite de un polinomio es el mismo que el límite del término que tiene la potencia más grande de x. Esto significa que para un polinomio no constante, cuando x → ∞ o −∞ el límite es ∞ o bien −∞. Una función f es continua en a si y sólo si 1. f (a) existe. 2. límx→a f (x) existe. 3. límx→a f (x) = f (a). De manera geométrica, esto significa que la gráfica de f no se interrumpe cuando x = a. Si una función no es continua

en a, entonces se dice que es discontinua en a. Las funciones polinomiales y las funciones racionales son continuas en sus dominios. Por lo tanto, las funciones polinomiales no tienen discontinuidades y las funciones racionales son discontinuas sólo en los puntos donde su denominador es cero. Para resolver la desigualdad f (x) > 0 (o f (x) < 0), primero se encuentran las raíces reales de f (x) = 0 y los valores de x para los cuales f es discontinua. Estos valores determinan intervalos y, en cada intervalo, f (x) siempre es positiva o siempre es negativa. Para encontrar el signo en cualquiera de estos intervalos, basta con determinar el signo de f (x) en cualquier punto del intervalo. Después que los signos se determinan para todos los intervalos y se ensamblan en un diagrama de signos, es fácil dar la solución de f (x) > 0 (o f (x) < 0).

Problemas de repaso En los problemas del 1 al 28, encuentre los límites, si existen. Si el límite no existe, indíquelo así o utilice el símbolo ∞ o −∞ donde sea apropiado. 2x 2 − 3x + 1 x→0 2x 2 − 2 2x + 3 4. lím 2 x→−4 x − 4

1. lím (2x 2 + 6x − 1)

2. lím

x→−1

x 2 − 16 x→4 x 2 − 4x

3. lím

x2 − 4 6. lím 2 x→2 x − 3x + 2 x 2 − 7x + 10 8. lím 2 x→2 x + x − 6

5. lím (x + h) h→0

x 3 + 4x 2 x→−4 x 2 + 2x − 8

7. lím

2 x+1 2x + 5 lím x→∞ 7x − 4 3t − 4 lím t→4 t − 4 x+3 lím x→−∞ 1 − x x2 − 1 lím x→∞ (3x + 2)2 x+3 lím− 2 x→3 x − 9 √ lím 3x

x2 + 1 x→∞ 2x 2 1 12. lím 4 x→−∞ x x6 14. lím 5 x→−∞ x √ 16. lím 3 64

9. lím

10. lím

x→∞

11. 13. 15. 17. 19. 21.

x→4

x 2 − 2x − 15 18. lím x→5 x−5 2−x 20. lím x→2 x − 2 √ 22. lím+ y − 5 y→5

x→∞

23. lím

x→∞

x

+ (1/x ) e − x 96

100

4

25. lím f (x) si f (x) = x→1

26. 27. 28. 29.

24. x2 x

ex 2 − x 4 x→−∞ 31x − 2x 3 lím

si 0 ≤ x < 1 si x > 1

x + 5 si x < 3 lím f (x) si f (x) = 6 si x ≥ 3 x→3 √ 2 x − 16 lím (Sugerencia: Para x > 4, x→4+ 4−x √ √ √ x 2 − 16 = x − 4 x + 4). √ x−3 x 2 + x − 12 (Sugerencia: Para x > 3, √ = x − 3). lím+ √ x→3 x −3 x−3 f (x + h) − f (x) . Si f (x) = 8x − 2, encuentre lím h→0 h

f (x + h) − f (x) . h 31. Relación huésped-parásito Para una relación particular huésped-parásito, se determinó que cuando la densidad del huésped (número de huéspedes por unidad de área) es x, entonces el número de parásitos presentes a lo largo de cierto periodo es 30. Si f (x) = 2x 2 − 3, encuentre lím

h→0

y = 23 1 −

1 1 + 2x

Si la densidad del huésped aumentara indefinidamente, ¿a qué valor se aproximaría y? 32. Relación presa-depredador Para una relación particular de presa-depredador, se determinó que el número y de presas consumidas por un depredador a lo largo de cierto periodo fue una función de la densidad de presas x (el número de presas por unidad de área). Suponga que y = f (x) =

10x 1 + 0.1x

Si la densidad de presas aumentara indefinidamente, ¿a qué valor se aproximaría y? 33. Mediante la definición de continuidad, demuestre que la función f (x) = x + 3 es continua en x = 2. 34. Mediante la definición de continuidad, demuestre que la funx−5 es continua en x = 5. ción f (x) = 2 x +2 35. Establezca si f (x) = x2/5 es continua en cada número real. Dé una razón para su respuesta. 36. Establezca si f (x) = x2 − 2 es continua en todas partes. Dé una razón para su respuesta. En los problemas del 37 al 44, encuentre los puntos de discontinuidad (si los hay) para cada función. x2 x+3 x−1 39. f (x) = 2 2x + 3 4 − x2 41. f (x) = 2 x + 3x − 4 2x + 3 si x > 2 43. f (x) = 3x + 5 si x ≤ 2 37. f (x) =

0 x2 40. f (x) = (2 − 3x)3

38. f (x) =

2x + 6 x3 + x 1/x si x < 1 44. f (x) = 1 si x ≥ 1

42. f (x) =

Capítulo 10

En los problemas del 45 al 52, resuelva las desigualdades dadas. 45. x + 4x − 12 > 0 47. x 5 ≤ 7x 4 x+5 49. 2 0 fija al establecer k = h/x como se muestra en la sección 10.1 puesto que ln e = 1

El cálculo es largo, pero cuando se sigue paso a paso permite revisar muchas ideas importantes. El paso (1) es la definición clave presentada en la sección 11.1. Los pasos (2), (5) y (11) implican propiedades que se encuentran en la sección 4.3. En el paso (3), etiquetado simplemente como álgebra, se utilizan las propiedades de las fracciones que se dieron al principio en la sección 0.2. Se admite que el paso (4) es, sin duda, un truco cuyo descubrimiento requiere experiencia. Tome en cuenta que necesariamente x Z 0, puesto que x está en el dominio de ln, que es (0, ∞). Para entender la justificación del paso (6), se debe observar que x y, por ende, 1/x son constantes con respecto a la variable límite h. Ya se ha comentado en la sección 10.3 que las funciones logarítmicas son continuas y esto es lo que

Sección 12.1

Derivadas de funciones logarítmicas

541

permite intercambiar los procesos de aplicación de la función ln y tener un límite en (7). En (8), el punto es que, para x > 0 fija, h/x tiende a 0 cuando h tiende a 0 y, de manera inversa, h tiende a 0 cuando h/x tiende a 0. Por lo tanto, h/x se puede considerar como una nueva variable límite, k, y esto se hace en el paso (9). En conclusión, se ha deducido lo siguiente: REGLA BÁSICA 2

Derivada de ln x

1 d ( ln x) = dx x

para x > 0

Se requiere tener cierto cuidado con esta regla porque mientras el lado izquierdo está definido sólo para x > 0, el lado derecho está definido para toda x Z 0. Para x < 0, el ln(−x) está definido y, por la regla de la cadena, se tiene 1 d −1 1 d ( ln (−x)) = (−x) = para x < 0 = dx −x dx −x x Las dos últimas ecuaciones se pueden combinar usando la función absoluta para obtener 1 d ( ln |x|) = para x = 0 (1) dx x EJEMPLO 1

Diferenciación de funciones que contienen ln x

a. Diferencie f (x) = 5 ln x.

Solución: Aquí f es una constante (5) que multiplica a una función (ln x); así que, por la

regla básica 2, se tiene f (x) = 5

d 5 1 ( ln x) = 5 · = dx x x

para x > 0

ln x . x2 Solución: Por la regla del cociente y la regla básica 2, d d x 2 ( ln x) − ( ln x) (x 2 ) dx y = dx (x 2 )2 1 − ( ln x)(2x) x2 x − 2x ln x 1 − 2 ln x x = = = para x > 0 4 4 x x x3 Ahora resuelva el problema 1 v b. Diferencie y =

La regla de la cadena se utiliza para desarrollar la fórmula de diferenciación para ln |u|.

A continuación, se extenderá la ecuación (1) para considerar una clase más amplia de funciones. Sea y = ln |u|, donde u es una función diferenciable de x. Por la regla de la cadena, d 1 du dy du du d · = = · ( ln |u|) = ( ln |u|) · para u = 0 dx du dx du dx u dx Por lo que, d 1 du ( ln |u|) = · para u = 0 (2) du u dx Por supuesto, la ecuación (2) da

AP LÍ Q U E LO u 1. La oferta de q unidades de un producto al precio p por unidad está dada por q(p) = 25 + 2 ln(3p2 + 4). Encuentre la razón de cambio de la oferta con dq respecto al precio, . dp

EJEMPLO 2

1 du d ( ln u) = · para u > 0. du u dx

Diferenciación de funciones que contienen ln u

a. Diferencie y = ln(x2 + 1).

Solución: Esta función tiene la forma ln u con u = x2 + 1 y, como x2 + 1 > 0, para toda x,

y = ln(x2 + 1) está definida para toda x. Al usar la ecuación (2), se tiene 2x 1 dy 1 d 2 (2x) = 2 = 2 (x + 1) = 2 dx x + 1 dx x +1 x +1

542

Capítulo 12

Temas adicionales de diferenciación

b. Diferencie y = x2 ln(4x + 2).

Solución: Usando la regla del producto se obtiene dy d d = x 2 ( ln (4x + 2)) + ( ln (4x + 2)) (x 2 ) dx dx dx

Por la ecuación (2) con u = 4x + 2, dy = x2 dx

1 (4) + ( ln (4x + 2))(2x) 4x + 2

2x 2 + 2x ln (4x + 2) para 4x + 2 > 0 2x + 1 Como 4x + 2 > 0 exactamente cuando x > −1/2, se tiene 2x 2 d 2 + 2x ln (4x + 2) para x > −1/2 (x ln (4x + 2)) = dx 2x + 1 =

c. Diferencie y = ln |ln|x||.

Solución: Esta función tiene la forma y = ln |u| con u = ln |x|. Usando la ecuación (2), se

obtiene

y =

1 d 1 ( ln |x|) = ln |x| dx ln |x|

1 x

Como ln |x| = 0 cuando x = −1, 1, se tiene 1 d ( ln | ln |x||) = dx x ln |x|

=

1 x ln |x|

para x, u = 0

para x = −1, 0, 1

Ahora resuelva el problema 9 v Con frecuencia, es posible reducir el trabajo implicado en diferenciar el logaritmo de un producto, cociente o potencia utilizando las propiedades de los logaritmos para reescribir el logaritmo antes de diferenciar. Esto lo ilustra el ejemplo siguiente. EJEMPLO 3 Reescritura de funciones logarítmicas antes de diferenciarlas dy si y = ln (2x + 5)3 . a. Encuentre dx Solución: Aquí se tiene el logaritmo de una potencia. Primero se simplifica el lado derecho usando las propiedades de los logaritmos. Luego se diferencia para obtener y = ln (2x + 5)3 = 3 ln (2x + 5)

Al comparar ambos métodos, se nota que el más sencillo consiste en simplificar primero para después diferenciar.

dy 1 6 =3 (2) = dx 2x + 5 2x + 5

para 2x + 5 > 0 para x > −5/2

En forma alternativa, si la simplificación no se realizara primero, se escribiría 1 dy d = ((2x + 5)3 ) dx (2x + 5)3 dx 1 6 = (3)(2x + 5)2 (2) = 3 (2x + 5) 2x + 5 b. Encuentre f (p) si f (p) = ln ((p + 1)2(p + 2)3(p + 3)4).

Solución: Se simplifica el lado derecho y luego se diferencia: f (p) = 2 ln (p + 1) + 3 ln (p + 2) + 4 ln (p + 3)

1 1 1 (1) + 3 (1) + 4 (1) p+1 p+2 p+3 2 3 4 = + + p+1 p+2 p+3 Ahora resuelva el problema 5 v

f (p) = 2

Sección 12.1

EJEMPLO 4

Derivadas de funciones logarítmicas

543

Diferenciación de funciones que contienen logaritmos 1 + w2 . w2 − 1

a. Encuentre f (w) si f (w) = ln

Solución: Se simplifica usando las propiedades de los logaritmos y luego se diferencia:

1 ( ln (1 + w2 ) − ln (w2 − 1)) 2 1 1 1 f (w) = (2w) − 2 (2w) 2 1 + w2 w −1 w w 2w = − 2 =− 4 2 1+w w −1 w −1 f (w) =

b. Encuentre f (x) si f (x) = ln3 (2x + 5).

Solución: El exponente 3 se refiere al cubo de ln (2x + 5). Esto es,

f (x) = ln3 (2x + 5) = [ln (2x + 5)]3 ADVERTENCIA

Por la regla de la potencia, d ( ln (2x + 5)) dx 1 = 3( ln (2x + 5))2 (2) 2x + 5 6 = ( ln (2x + 5))2 2x + 5

f (x) = 3( ln (2x + 5))2

No confunda ln3 (2x + 5) con ln (2x + 5)3, que apareció en el ejemplo 3(a). Se recomienda escribir ln3 (2x + 5) explícitamente como [ln (2x + 5)]3 y evitar ln3 (2x + 5).

Ahora resuelva el problema 39 v

Derivadas de funciones logarítmicas con base b Para diferenciar una función logarítmica con base diferente a e, se puede convertir primero el logaritmo a logaritmos naturales por medio de la fórmula del cambio de base y luego diferenciar la expresión resultante. Por ejemplo, considere y = logb u, donde u es una función diferenciable de x. Según la fórmula del cambio de base, y = logb u =

ln u ln b

para u > 0

Al diferenciar, se tiene d d ( logb u) = dx dx

ADVERTENCIA Observe que ln b es sólo una constante.

ln u ln b

=

1 1 du 1 d ( ln u) = · ln b dx ln b u dx

En resumen, 1 d du ( logb u) = · dx ( ln b)u dx

para u > 0

En vez de memorizar esta regla, se sugiere recordar el procedimiento utilizado para obtenerla. Procedimiento para diferenciar logb u

Convierta logb u a logaritmos naturales para obtener

ln u y luego diferencie. ln b

544

Capítulo 12

Temas adicionales de diferenciación

EJEMPLO 5

Diferenciación de una función logarítmica con base 2

Diferencie y = log2 x.

Solución: De acuerdo con el procedimiento anterior, se tiene

d d ( log2 x) = dx dx

ln x ln 2

=

1 1 d ( ln x) = ln 2 dx ( ln 2)x

Vale la pena mencionar que la respuesta puede escribirse en términos de la base original. Debido a que logb e 1 1 = = = logb e logb b ln b 1 logb e es posible expresar

log2 e 1 d logb e du como . En forma más general, ( logb u) = · . x ( ln 2)x dx u dx

Ahora resuelva el problema 15 v APL Í Q U E LO u

EJEMPLO 6

2. La intensidad de un sismo se mide en la escala Richter. La lectura está I dada por R = log , donde I es la inI0 tensidad e I0 es una intensidad mínima dR estándar. Si I0 = 1, encuentre , la radI zón de cambio de la lectura en la escala Richter con respecto a la intensidad.

Diferenciación de una función logarítmica con base 10

Si y = log (2x + 1), encuentre la razón de cambio de y con respecto a x.

Solución: La razón de cambio es dy/dx y la base implicada es 10. Por lo tanto, se tiene

dy d d ln (2x + 1) = ( log (2x + 1)) = dx dx dx ln 10 1 1 2 = · (2) = ln 10 2x + 1 ln 10(2x + 1)

PROBLEMAS 12.1 En los problemas del 1 al 44, diferencie las funciones. Si es posible, utilice primero las propiedades de los logaritmos para simplificar la función dada. 5 ln x 3. y = ln (3x − 7) 1. y = a ln x 2. y = 9 4. y = ln (5x − 6) 5. y = ln x 2 3 2 6. y = ln (5x + 3x + 2x + 1) 7. y = ln (1 − x 2 ) 9. f (X ) = ln (4X 6 + 2X 3 ) 8. y = ln (−x 2 + 6x) 4 2 10. f (r) = ln (2r − 3r + 2r + 1) 11. f (t) = t ln t − t 12. y = x 2 ln x 3 14. y = (ax + b)3 ln (ax + b) 13. y = x ln (2x + 5) 16. f (w) = log (w2 + 2w + 1) 15. y = log3 (8x − 1) 2 2 18. y = x 2 log2 x 17. y = x + log2 (x + 4) x2 ln z 20. y = 19. f (z) = z ln x x 4 + 3x 2 + x 22. y = ln x 100 21. y = ln x √ 23. y = ln (x 2 + 4x + 5)3 24. y = 6 ln 3 x √ t4 26. f (t) = ln 25. y = 9 ln 1 + x 2 1 + 6t + t 2 1+l 2x + 3 27. f (l) = ln 28. y = ln 1−l 3x − 4 29. y = ln

4

1 + x2 1 − x2

30. y = ln

3

x3 − 1 x3 + 1

31. y = ln [(ax 2 + bx + c)p (hx 2 + kx + l)q ]

√ 32. y = ln [(5x + 2)4 (8x − 3)6 ] 33. y = 13 ln x 2 3 5x + 2 x 35. y = (x 2 + 1) ln (2x + 1) 34. y = 6 ln √ 2x + 1 36. y = (ax 2 + bx + c) ln (hx 2 + kx + l) 38. y = x ln 2 37. y = ln x 3 + ln3 x 4 39. y = ln (ax) 40. y = ln2 (2x + 11) √ √ 41. y = ln f (x) 42. y = ln x 3 4 2x + 1 √ √ 43. y = 4 + 3 ln x 44. y = ln x + 1 + x 2

45. Encuentre una ecuación de la recta tangente a la curva y = ln(x2 − 3x − 3)

cuando x = 4. 46. Encuentre una ecuación de la recta tangente a la curva y = x lnx − x en el punto donde x = 1.

x cuando x = 3. ln x 48. Ingreso marginal Encuentre la función de ingreso marginal si la función de demanda es p = 25/ln(q + 2). 49. Costo marginal Una función de costo total está dada por

47. Encuentre la pendiente de la curva y =

c = 25 ln(q + 1) + 12 Encuentre el costo marginal cuando q = 6.

Sección 12.2

50. Costo marginal cante está dada por

La función del costo promedio de un fabric¯ =

500 ln (q + 20)

Encuentre el costo marginal (redondeado a dos decimales) cuando q = 50. 51. Cambio en la oferta La oferta de q unidades de un producto al precio p por unidad está dada por q(p) = 27 + 11 ln (2p + 1). dq Encuentre la tasa de cambio de la oferta con respecto al precio, . dp 52. Percepción de sonido El nivel de un sonido L, medido en decibeles, percibido por el oído humano depende de los niveles de I intensidad I de acuerdo con L = 10 log , donde I0 es el umbral I0 dL de audibilidad estándar. Si I0 = 17, encuentre , la razón de dI cambio del nivel del sonido con respecto a la intensidad.

Derivadas de funciones exponenciales

545

53. Biología En cierto experimento con bacterias, se observó que la actividad relativa de una colonia particular de bacterias está descrita por T −a A = 6 ln a−T donde a es una constante y T es la temperatura del medio ambiente. Encuentre la razón de cambio de A con respecto a T. 54. Demuestre que la razón de cambio relativa de y = f (x) con respecto a x es igual a la derivada de y = ln f (x). d 1 du 55. Demuestre que ( logb u) = ( logb e) . dx u dx En los problemas 56 y 57, use las reglas de diferenciación para encontrar f (x). Luego use su calculadora gráfica para encontrar todas las raíces de f (x) = 0. Redondee sus respuestas a dos decimales. ln (x 2 ) 56. f (x) = x 3 ln x 57. f (x) = x2

Objetivo

12.2 Derivadas de funciones exponenciales

Desarrollar una fórmula de diferenciación para y = eu, aplicar la fórmula y utilizarla para diferenciar una función exponencial con base diferente a e.

Tal como señalamos en la sección 12.1, las funciones exponenciales no se pueden construir a partir de funciones de potencias utilizando la multiplicación por una constante, operaciones aritméticas y la composición. Sin embargo, las funciones bx, para b > 0 y b = 1, son inversas a las funciones logb (x) y, si una función invertible f es diferenciable, resulta bastante fácil ver que su inversa también es diferenciable. La idea clave es que la gráfica de la inversa de una función se obtiene mediante la reflexión de la gráfica de la función original en la recta y = x. Este proceso de reflexión conserva la suavidad de modo que si la gráfica de una función invertible es suave, entonces también lo es la gráfica de su inversa. Al diferenciar f (f −1(x)) = x, resulta d d ( f ( f −1 (x))) = (x) dx dx d f ( f −1 (x)) ( f −1 (x)) = 1 Regla de la cadena dx d −1 1 ( f (x)) = −1 dx f ( f (x)) Así, se tiene REGLA COMBINADA 6

Regla de la función inversa Si f es una función invertible y diferenciable, entonces f −1 es diferenciable y d −1 1 (f (x)) = dx f (f −1 (x))

Igual que con la regla de la cadena, la notación de Leibniz es muy adecuada para las fund −1 dy ciones inversas. De hecho, si y = f −1 (x), entonces (f (x)) y ya que f (y) = x, = dx dx dx . Cuando se sustituyen estas ecuaciones en la regla combinada 6, se obtiene f (y) = dy dy d 1 1 1 = (f −1 (x)) = = = −1 dx dx dx f (f (x)) f (y) dy de modo que la regla combinada 6 se puede reescribir como dy 1 = dx dx dy

(1)

546

Capítulo 12

Temas adicionales de diferenciación

ADVERTENCIA La regla de la potencia no se aplica a ex y otras funciones exponenciales, bx. La regla de la potencia se aplica a funciones de potencias, xa. Observe la ubicación de la variable.

En el caso inmediato de interés, con y = ex tal que x = ln y y dx/dy = 1/y = 1/ex, se tiene d x 1 = ex (e ) = 1 dx ex lo cual se registra como

d u du (e ) = eu dx dx

EJEMPLO 1 a. Encuentre

APL Í Q U E LO u 3. Cuando un objeto se mueve de un entorno a otro, el cambio de la temperatura del objeto está dado por T = Cekt, donde C es la diferencia de temperatura de los dos entornos, t es el tiempo en el entorno nuevo y k es una constante. Encuentre la razón de cambio de la temperatura con respecto al tiempo. E d u du du (e ) = eu . No olvide . dx dx dx

(2)

Cuando u es una función diferenciable de x, una aplicación de la regla de la cadena da



Si un cociente puede reescribirse con facilidad como un producto, entonces es posible usar la regla del producto que, en cierta forma, es más sencilla que la regla del cociente.

d x (e ) = ex dx

b. Si y =

(3)

Diferenciación de funciones que contienen ex

d (3ex ). Como 3 es un factor constante, dx d d (3ex ) = 3 (ex ) dx dx = 3ex por la ecuación (2)

x dy , encuentre . ex dx

Solución: Se podría utilizar primero la regla del cociente y luego la ecuación (2), pero es

un poco más fácil reescribir primero la función como y = xe−x y usar la regla del producto y la ecuación (3): d dy d 1−x = e−x (x) + x (e−x ) = e−x (1) + x(e−x )(−1) = e−x (1 − x) = dx dx dx ex 2 x c. Si y = e + e + ln 3, encuentre y . Solución: Como e2 y ln 3 son constantes, y = 0 + ex + 0 = ex. Ahora resuelva el problema 1 v

EJEMPLO 2 a. Encuentre

Diferenciación de funciones que contienen eu

d x3 +3x e . dx

Solución: La función tiene la forma eu con u = x3 + 3x. De la ecuación (2), d x3 +3x d 3 3 e = ex +3x (x 3 + 3x) = ex +3x (3x 2 + 3) dx dx

= 3(x 2 + 1)ex

3 +3x

d x+1 (e ln (x 2 + 1)). dx Solución: De acuerdo con la regla del producto, b. Encuentre

d d d x+1 (e ln (x 2 + 1)) = ex+1 ( ln (x 2 + 1)) + ( ln (x 2 + 1)) (ex+1 ) dx dx dx 1 = ex+1 2 (2x) + ( ln (x 2 + 1))ex+1 (1) x +1 = ex+1

2x + ln (x 2 + 1) x2 + 1

Ahora resuelva el problema 3 v

Derivadas de funciones exponenciales

Sección 12.2 y

EJEMPLO 3



FIGURA 12.1 Función de densidad de la distribución normal.

x

547

Función de densidad de la distribución normal

Una función importante utilizada en las ciencias sociales es la función de densidad de la distribución normal 1 2 y = f (x) = √ e−(1/2)((x−µ)/σ) σ 2π donde σ (letra griega “sigma”) y µ (letra griega “mu”) son constantes. La gráfica de esta función, llamada curva normal, tiene forma de campana (vea la figura 12.1). Determine la razón de cambio de y con respecto a x cuando x = µ + σ. Solución: La razón de cambio de y con respecto a x es dy/dx. Se observa que el factor 1 √ es una constante y que el segundo factor tiene la forma eu, donde σ 2π

u=−

1 2

x−µ σ

2

Así, 1 dy 2 = √ e−(1/2)((x−µ)/σ) dx σ 2π

x−µ 1 − (2) 2 σ

1 σ

Al evaluar dy/dx cuando x = µ + σ, se obtiene dy dx

x=µ+σ

1 2 = √ e−(1/2)((µ+σ−µ)/σ) σ 2π

1 = √ e−(1/2) σ 2π =

−

−

µ+σ−µ σ

1 σ

1 σ

−e−(1/2) −1 = √ √ 2 2 σ 2π σ 2πe v

Diferenciación de funciones exponenciales con base b Ahora que ya nos resulta familiar la derivada eu, consideremos la derivada de la función exponencial más general bu. Como b = eln b, es posible expresar bu como una función exponencial con base e, una forma que puede diferenciarse. Se tiene,

En resumen,

d d d u (b ) = ((eln b )u ) = (e( ln b)u ) dx dx dx d = e( ln b)u (( ln b)u) dx du = e( ln b)u ( ln b) dx du = bu ( ln b) puesto que e( ln b)u = bu dx du d u (b ) = bu ( ln b) dx dx

(4)

Observe que si b = e, entonces el factor ln b de la ecuación (4) es igual a 1. Por lo tanto, si se usan funciones exponenciales con base e, se tendrá una fórmula de diferenciación más sencilla con la cual trabajar. Esta es una de las razones por las que las funciones exponenciales naturales se usan tan ampliamente en cálculo. En vez de memorizar la ecuación (4), se le sugiere recordar el procedimiento seguido para obtenerla.

548

Capítulo 12

Temas adicionales de diferenciación

Procedimiento para diferenciar bu

Convierta bu en una función exponencial natural aprovechando la propiedad de que b = eln b y luego diferencie. El ejemplo siguiente ilustra el procedimiento. EJEMPLO 4

Diferenciación de una función exponencial con base 4

d x (4 ). dx Solución: Empleando el procedimiento anterior, se tiene Encuentre

d x d (4 ) = ((eln 4 )x ) dx dx d ( ln 4)x = e dx = e( ln 4)x ( ln 4)

d u (e ) dx según la ecuación (2) forma :

= 4x ( ln 4)

Ahora resuelva el problema 15 v

Verifique el resultado usando de manera directa la ecuación (4).

EJEMPLO 5 Encuentre

Diferenciación de formas distintas

√ d 2 e + xe + 2 x . dx

Solución: Aquí deben diferenciarse tres formas distintas; ¡no las confunda! La primera (e2) es una base constante elevada a una potencia constante, por lo que es en sí misma una constante. Así, su derivada es igual a cero. La segunda (xe) es una base variable√elevada a una potencia constante, por lo que se aplica la regla de la potencia. La tercera (2 x ) es una base constante elevada a una potencia variable, de modo que se debe diferenciar una función exponencial. Reuniendo todo, se tiene √ d ( ln 2)√x d 2 e + x e + 2 x = 0 + ex e−1 + e dx dx

= ex e−1 + e( ln 2) = ex

e−1

+

2

√

√

x

( ln 2)

1 √ 2 x

ln 2 √ 2 x x

Ahora resuelva el problema 17 v EJEMPLO 6

De nuevo, diferenciación de funciones de potencia

A menudo se ha usado la regla d/dx(xa) = axa−1, pero sólo se ha probado cuando a es un entero positivo y en algunos otros casos especiales. Al menos para x > 0, ahora podemos mejorar la comprensión de las funciones de potencia usando la ecuación (2). Para x > 0, se puede escribir xa = ea ln x. Por lo tanto, se tiene d d a d (x ) = ea ln x = ea ln x (a ln x) = x a (ax −1 ) = ax a−1 dx dx dx

Ahora resuelva el problema 19 v

Sección 12.2

Derivadas de funciones exponenciales

549

PROBLEMAS 12.2 En los problemas del 1 al 28, diferencie las funciones. aex 2. y = 1. y = 5ex b 2 2 4. y = e2x +5 3. y = e2x +3 3 5. y = e9−5x 6. f (q) = e−q +6q−1 7. f (r) = e4r 9. y = xex 11. y =

3

8. y = ex

2

+5r +2r+6

+6x +1

12. y = xe ex − e−x 14. y = x e + e−x 16. y = 2x x 2

2

ax

e +e 13. y = 3 3 15. y = 52x 19. y = e1+

3

10. y = 3x 4 e−x

x 2 e−x x −x

17. f (w) =

2

eaw w2 + w + 1

√ x

18. y = ex−

√ x

20. y = (e2x + 1)3 22. f (z) = e1/z

21. y = x 5 − 5x ex − 1 23. y = x e +1 25. y = ln ex

24. y = e2x (x + 6) 26. y = e−x ln x

27. y =x x

28. y = ln e4x+1

29. Si f (x) = eex ex , encuentre f (−1). 2

30. Si f (x) = 5x

2

ln x

, encuentre f (1).

31. Encuentre una ecuación de la recta tangente a la curva y = ex cuando x = —2. 32. Encuentre una ecuación de la recta tangente a la curva y = ex en el punto (1, e). Demuestre que esta recta tangente pasa por (0, 0) y que es la única recta tangente a y = ex que pasa por (0, 0). Para cada una de las ecuaciones de demanda presentadas en los problemas 33 y 34, encuentre la razón de cambio del precio p con respecto a la cantidad q. ¿Cuál es la razón de cambio para el valor indicado de q? 33. p = 15e−0.001q ; q = 500

34. p = 9e−5q/750 ; q = 300

En los problemas 35 y 36, c¯ es el costo promedio de producir q unidades de cierto artículo. Encuentre la función de costo marginal y el costo marginal para los valores dados de q. 35. c¯ = 36. c¯ =

7000eq/700 ; q = 350, q = 700 q

850 e(2q+6)/800 + 4000 ; q = 97, q = 197 q q

37. Si w = ex y x = 2

t+1 dw , encuentre cuando t = 2. t−1 dt

38. Si f (x) = x 3 y u = ex , demuestre que

d [f (u)] = e4x dx

39. Determine el valor de la constante positiva c si d x =0 (c − x c ) dx x=1 40. Calcule la razón de cambio relativa de f (x) = 10−x + ln (8 + x) + 0.01ex−2

cuando x = 2. Redondee su respuesta a cuatro decimales. 41. Corrida de producción Para una empresa, la producción diaria en el día t de una corrida de producción está dada por q = 500(1 − e−0.2t) Encuentre la razón de cambio de la producción q con respecto a t en el décimo día. 42. Función de densidad normal Para la función de densidad normal 1 2 f (x) = √ e−x /2 2π encuentre f (−1). 43. Población La población, en millones, del área más grande de Seattle dentro de t años, contados a partir de 1970, se estima por medio de P = 1.92e0.0176t. Demuestre que dP/dt = kP, donde k es una constante. Esto significa que, en cualquier momento, la razón de cambio de la población es proporcional a la población existente en dicho momento. 44. Penetración de mercado En un análisis de la difusión de un nuevo proceso en un mercado, Hurter y Rubenstein1 se refieren a una ecuación de la forma Y = kαβ

t

donde Y es el nivel acumulado de difusión del nuevo proceso en el tiempo t, y k, α y β son constantes positivas. Verifique la afirmación de que dY t = kαβ (βt ln α) ln β dt 45. Finanzas Después de t años, el valor S de un capital P que se invierte a una tasa anual r compuesta continuamente está dado por S = Pert. Demuestre que la razón de cambio relativa de S con respecto a t es r. 46. Relación depredador-presa En un artículo sobre depredadores y presas, Holling2 se refiere a una ecuación de la forma y = K(1 − e−ax) donde x es la densidad de presas, y el número de presas atacadas y K y a son constantes. Verifique la afirmación de que dy = a(K − y) dx 47. Sismos De acuerdo con la escala Richter,3 el número de temblores de magnitud M o superiores por cada unidad de tiempo está dado por N = 10A10−bM, donde A y b son constantes. Encuentre dN/dM. 1A. P. Hurter, Jr., A. H. Rubenstein et al., “Market Penetration by New Innovations: The Technological Literature”, Technological Forecasting and Social Change, 11 (1978), pp. 197-221. 2C. S. Holling, “Some Characteristics of Simple Types of Predation and Parasitism”, The Canadian Entomologist, XCI, núm. 7 (1959), pp. 385-398. 3C. F. Richter, Elementary Seismology (San Francisco: W. H. Freeman and Company, Publishers, 1958).

550

Capítulo 12

Temas adicionales de diferenciación

48. Psicología La retención a corto plazo fue estudiada por Peterson y Peterson.4 Los dos investigadores analizaron un procedimiento en el que un experimentador daba verbalmente a una persona una sílaba de tres letras consonantes, por ejemplo, CHJ, seguida de un número de tres dígitos, como 309. La persona repetía entonces el número y contaba hacia atrás restando cada vez tres unidades, esto es, 309, 306, 303, … Después de cierto tiempo, se le pedía a la persona, por medio de una luz, recitar la sílaba de tres constantes. El intervalo de tiempo comprendido entre la terminación de la enunciación de la última consonante por el experimentador hasta la aparición de la luz se denominó intervalo de evocación. Al tiempo transcurrido entre la aparición de la luz y la terminación del enunciado de la respuesta se denominó latencia. Después de muchos ensayos, se determinó que para un intervalo de evocación de t segundos, la proporción aproximada de recuerdos correctos con latencia inferior a 2.83 segundos fue igual a p = 0.89[0.01 + 0.99(0.85)t] (a) Encuentre dp/dt e interprete su resultado. (b) Evalúe dp/dt para t = 2. Redondee su respuesta a dos decimales. 49. Medicina Suponga que un indicador radiactivo, por ejemplo un tinte colorante, se inyecta instantáneamente al corazón en el tiempo t = 0 y se mezcla en forma uniforme con la sangre dentro del corazón. Sea C0 la concentración inicial del indicador en el corazón y suponga que el corazón tiene un volumen constante V. También suponga que conforme fluye sangre fresca hacia el corazón, la mezcla diluida de sangre e indicador salen a una razón constante positiva de r. Entonces, en el instante t, la concentración del indicador en el corazón está dada por C(t) = C0e−(r/V)t

Demuestre que dC/dt = (−r/V)C(t).

50. Medicina En el problema 49, suponga que el indicador radiactivo se inyecta a una razón constante R. Entonces la concentración en el instante t es R 1 − e−(r/V )t C(t) = r (a) Encuentre C(0). R r dC (b) Demuestre que = − C(t). dt V V 51. Esquizofrenia Se han usado varios modelos para analizar el tiempo de permanencia en un hospital. Para un grupo particular de esquizofrénicos, uno de estos modelos es5 f (t) = 1 – e−0.008t donde f (t) es la proporción del grupo dado de alta al final de t días de hospitalización. Encuentre la razón de altas (proporción de altas por día) al final de 100 días. Redondee su respuesta a cuatro decimales. 52. Ahorro y consumo El ahorro S de un país (en miles de millones) está relacionado con el ingreso nacional I (en miles de millones) mediante la ecuación 3 S = ln 2 + e−I (a) Encuentre la propensión marginal al consumo como una función del ingreso. (b) Al millón más cercano, ¿cuál es el ingreso nacional cuando la 1 propensión marginal al ahorro es de ? 7 En los problemas 53 y 54, utilice las reglas de diferenciación para encontrar f (x). Luego use su calculadora gráfica para encontrar todas las raíces reales de f (x). Redondee sus respuestas a dos decimales. 3 2 54. f (x) = x + e−x 53. f (x) = e2x +x −3x

Objetivo

12.3 Elasticidad de la demanda

Proporcionar un análisis matemático del concepto económico de elasticidad.

La elasticidad de la demanda es un medio por el cual los economistas miden cómo afecta un cambio en el precio de un producto la cantidad demandada. Esto es, se refiere a la respuesta del consumidor frente al cambio de precio. En términos informales, la elasticidad de la demanda es la razón del cambio porcentual en la cantidad demandada que resulta en un cambio porcentual dado en el precio: cambio porcentual en la cantidad cambio porcentual en el precio

p

Función de demanda

Por ejemplo, si para un incremento de 5% en el precio la cantidad demandada disminuye en 2%, se podría decir que la elasticidad de la demanda es −2/5. p  f (q ) En forma más general, suponga que p = f (q) es la función de demanda para un producf (q  h) to. Los consumidores demandarán q unidades a un precio de f (q) por unidad y demandarán q + h unidades a un precio de f (q + h) por unidad (figura 12.2). El cambio porcentual en la cantidad demandada a partir de q hasta q + h es q h (q + h) − q q qh · 100% = · 100% q q FIGURA 12.2 Cambio en la demanda. El cambio porcentual correspondiente en el precio por unidad es f (q + h) − f (q) · 100% f (q) f (q )

4L.

R. Peterson y M. J. Peterson, “Short-Term Retention of Individual Verbal Items”, Journal of Experimental Psychology, 58 (1959), pp. 193-198. 5W. W. Eaton y G. A. Whitmore, “Length of Stay as a Stochastic Process: A General Approach and Application to Hospitalization for Schizophrenia”, Journal of Mathematical Sociology, 5 (1977), pp. 273-292.

Elasticidad de la demanda

Sección 12.3

551

La razón de esos cambios porcentuales es h · 100% q h f (q) = · f (q + h) − f (q) q f (q + h) − f (q) · 100% f (q) h f (q) · = q f (q + h) − f (q) f (q) q = f (q + h) − f (q) h

(1)

Si f es diferenciable, entonces cuando h → 0, el límite de [f (q + h) – f (q)]/h es f (q) = dp/dq. Así, el límite de (1) es p f (q) q q = dp f (q) dq

puesto que p = f (q)

la cual se llama elasticidad puntual de la demanda.

ADVERTENCIA Como p es una función de q, dp/dq es una función de q y entonces la razón que define η es una función de q. Es por ello que se escribe η = η(q).

Definición Si p = f (q) es una función de demanda diferenciable, la elasticidad puntual de la demanda, denotada por la letra griega η (eta), en (q, p) está dada por p q η = η(q) = dp dq A manera de ilustración, se encontrará la elasticidad puntual de la demanda para la función de demanda p = 1200 — q2. Se tiene 1200 − q2 p q q 600 1 1200 − q2 =− − (2) =− = η= dp −2q 2q2 q2 2 dq Por ejemplo, si q = 10, entonces η = − (600/102 ) −

se tiene

η≈

1 2

= −5 21 . Como

cambio porcentual en la demanda cambio porcentual en el precio

(cambio porcentual en el precio)(η) ≈ cambio porcentual en la demanda

Por lo tanto, si el precio se incrementa en 1% cuando q = 10, entonces la cantidad demandada cambiaría en aproximadamente 1 1 = −5 % (1%) −5 2 2 Esto es, la demanda disminuiría en 5 21 %. De manera análoga, una disminución en el precio de 21 % cuando q = 10 resulta en un cambio aproximado en la demanda de 1 − % 2

−5

1 2

De modo que la demanda se incrementa en 2 43 %.

3 =2 % 4

552

Capítulo 12

Temas adicionales de diferenciación

Note que cuando se evalúa la elasticidad, no interviene unidad alguna —es tan sólo un número real—. De hecho, los 100% provenientes de la palabra porcentaje se cancelan, por lo tanto la elasticidad es realmente una aproximación de la razón cambio relativo en la cantidad cambio relativo en el precio y cada uno de los cambios relativos no es más que un número real. Para un comportamiento común de la demanda, un incremento (disminución) en el precio corresponde a una disminución (incremento) en la cantidad. Esto significa que si el precio se grafica como una función de la cantidad, entonces la gráfica tendrá una pendiente negativa en cada punto. Así, de manera típica, dp/dq será negativa y, como p y q son positivas, η será negativa también. Algunos economistas no toman en cuenta el signo menos; en la situación anterior ellos con1 siderarían la elasticidad igual a 52. Aquí no se adoptará esta práctica. Hay tres categorías de elasticidad: 1. Cuando |η| > 1, la demanda es elástica. 2. Cuando |η| = 1, la demanda tiene elasticidad unitaria. 3. Cuando |η| < 1, la demanda es inelástica.

Por ejemplo, en la ecuación (2), como |η| = 5 21 cuando q = 10, la demanda es elástica.

Si q = 20, entonces |η| = − (600/202 ) − 21 = 1, por lo que la demanda tiene elasticidad 23 y la demanda es inelástica. unitaria. Si q = 25, entonces |η| = − 50 En términos informales, para un cambio porcentual dado en el precio, hay un cambio porcentual mayor en la cantidad demandada si la demanda es elástica, un cambio porcentual menor si la demanda es inelástica y un cambio porcentual igual si la demanda tiene elasticidad unitaria. Para entender mejor la elasticidad, resulta útil pensar en ejemplos típicos. La demanda para un bien esencial como la electricidad tiende a ser inelástica para un amplio rango de precios. Si los precios de la electricidad se incrementan 10%, se puede esperar que los consumidores reduzcan su consumo de alguna forma, pero una reducción del 10% no puede ser posible si la mayor parte de la electricidad que usan es para cubrir necesidades esenciales de la vida como calefacción y preparación de comida. Por otro lado, la demanda para bienes de lujo tiende a ser bastante elástica. Por ejemplo, un incremento de 10% en el precio de la joyería puede resultar en 50% de disminución en la demanda. EJEMPLO 1

Determinación de la elasticidad puntual de la demanda

Determine la elasticidad puntual de la ecuación de demanda k p = , donde k > 0 y q > 0 q Solución: A partir de la definición, se tiene p q η= = dp dq

k q2 = −1 −k q2

Así, la demanda tiene elasticidad unitaria para toda q > 0. La gráfica de p = k/q se llama hipérbola equilátera y suele encontrarse en textos de economía en los análisis de elasticidad. (Vea en la figura 2.11 una gráfica de tal curva). Ahora resuelva el problema 1 v Si se tiene que p = f (q) para la ecuación de demanda, como en el análisis realizado hasta ahora, entonces casi siempre resulta directo calcular dp/dq = f (q). Sin embargo, cuando en lugar de esto se tiene q como una función de p, entonces se tendrá q = f −1(p) y, con base en la sección 12.2, dp 1 = dq dq dp

Sección 12.3

Se deduce que

Elasticidad de la demanda

p q p dq η= = · dp q dp dq

553

(3)

lo que proporciona otra expresión útil para η. Observe también que si q = g(p), entonces η = η(p) =

g (p) p p dq · = · g (p) = p · q dp g(p) g(p)

y, por lo tanto, elasticidad = precio η razón de cambio relativa de la cantidad como una función del precio EJEMPLO 2

(4)

Determinación de la elasticidad puntual de la demanda

Determine la elasticidad puntual de la ecuación de demanda q = p2 − 40p + 400,

donde q > 0

Solución: Aquí, se tiene q dada como una función de p y es fácil ver que dq/dp = 2p − 40.

Así,

η(p) =

p p dq · = (2p − 40) q dp q(p)

Por ejemplo, si p = 15, entonces q = q(15) = 25; por lo tanto, η(15) = (15(−10))/ 25 = −6, por lo que la demanda es elástica para p = 15. Ahora resuelva el problema 13 v

Aquí se analiza la elasticidad para una demanda lineal.

p

b

  1, elástica   1, elasticidad unitaria

b 2

  1, inelástica p  mq  b

FIGURA 12.3 Elasticidad para la demanda lineal.

q

La elasticidad puntual para una ecuación de demanda lineal es muy interesante. Suponga que la ecuación tiene la forma p = mq + b, donde m < 0 y b > 0 (Vea la figura 12.3). Se supone que q > 0; así, p < b. La elasticidad puntual de la demanda es p p q q p p = = = η= dp m mq p−b dq

Al considerar dη/dp, se demostrará que η es una función decreciente de p. Por la regla del cociente, b (p − b) − p dη =− = dp (p − b)2 (p − b)2

Como b > 0 y (p − b)2 > 0, entonces dη/dp < 0, lo cual significa que la gráfica de η = η(p) tiene una pendiente negativa. Por lo tanto, cuando el precio p se incrementa, la elasticidad η disminuye. Sin embargo, p varía entre 0 y b y en el punto medio del intervalo, b/2, b = 2 = −1 η = η(b) = b b −b − 2 2 b 2

Por lo tanto, si p < b/2, entonces η > −1; si p > b/2, entonces η < −1. Como de manera típica se tiene η < 0, estos factores pueden establecerse de una forma diferente: cuando p < b/2, |η| < 1 y la demanda es inelástica; cuando p = b/2, |η| = 1 y la demanda tiene elasticidad unitaria; cuando p > b/2, |η| > 1 y la demanda es elástica. Esto muestra que la pendiente de una curva de demanda no es una medida de la elasticidad. En la figura 12.3, la pendiente de la recta es m en todas partes, pero la elasticidad varía con el punto sobre la recta. Por supuesto, lo anterior está de acuerdo con la ecuación (4).

554

Capítulo 12

Temas adicionales de diferenciación

Elasticidad e ingreso Aquí se analiza la relación entre la elasticidad y la tasa de cambio del ingreso.

Pasando a una situación diferente, se puede establecer cómo afecta la elasticidad de la demanda a los cambios en el ingreso (ingreso marginal). Si p = f (q) es la función de demanda de un fabricante, el ingreso total está dado por r = pq Para encontrar el ingreso marginal, dr/dq, se diferencia r usando la regla del producto: dp dr (5) =p+q dq dq Al factorizar el lado derecho de la ecuación (5), se tiene

Pero

Por lo que,

q dp dr =p 1+ dq p dq dp dq q dp 1 = p = p dq η q 1 dr =p 1+ dq η

(6)

1 Si la demanda es elástica, entonces η < −1, por lo que 1 + > 0 . Si la demanda es inelásη 1 tica, entonces η > −1, por lo que 1 + < 0 . Suponga que p > 0. De la ecuación (6) se η puede concluir que dr/dq > 0 en los intervalos donde la demanda es elástica. Tal como se verá pronto, una función es creciente en intervalos para los cuales su derivada es positiva y es decreciente en los intervalos donde su derivada es negativa. Por lo tanto, el ingreso total r es creciente en los intervalos donde la demanda es elástica y es decreciente en los intervalos donde la demanda es inelástica. Así, del análisis anterior se concluye que entre más unidades se vendan, el ingreso total de un fabricante crece si la demanda es elástica, pero disminuye si la demanda es inelástica. Esto es, si la demanda es elástica, un precio menor aumentará el ingreso, ello significa que un precio menor ocasionará un incremento lo suficientemente grande en la demanda como para hacer crecer el ingreso. Si la demanda es inelástica, un precio menor hará disminuir el ingreso. Para una elasticidad unitaria, un precio menor deja sin cambio el ingreso total. Si se resuelve la ecuación de la demanda para obtener la forma q = g(p), en vez de p = f (q), entonces un análisis similar da dr = q(1 + η) dp

(7)

y las conclusiones del último párrafo se deducen de manera aún más directa.

PROBLEMAS 12.3 En los problemas del 1 al 14, encuentre la elasticidad puntual de las ecuaciones de demanda para los valores indicados de q o p y determine si la demanda es elástica, inelástica o tiene elasticidad unitaria. 1. p = 40 − 2q; q = 5 2. p = 10 − 0.04q; q = 100 3000 500 ; q = 300 3. p = 4. p = 2 ; q = 52 q q 500 800 5. p = ; q = 104 6. p = ; q = 24 q+2 2q + 1 7. p = 150 − eq/100 ; q = 100 8. p = 250e−q/50 ; q = 50

9. q = 1200 − 150p; p = 4 √ 11. q = 500 − p; p = 400 13. q = (p − 50)2 ; p = 10

10. q = 100 − p; p = 50

12. q =

2500 − p2 ; p = 20

14. q = p2 − 50p + 850; p = 20

15. Para la ecuación de demanda lineal p = 13 — 0.05q, verifique si la demanda es elástica cuando p = 10, inelástica cuando p = 3 y si tiene elasticidad unitaria cuando p = 6.50. 16. ¿Para qué valor (o valores) de q las siguientes ecuaciones de demanda tienen elasticidad unitaria?

Sección 12.4

(a) p = 36 − 0.25q (b) p = 300 − q2 17. La ecuación de demanda para un producto es

q = 500 − 40p + p2 donde p es el precio por unidad y q es la cantidad de unidades demandadas (en miles). Encuentre la elasticidad puntual de la demanda cuando p = 15. Si este precio de 15 se incrementa en 21%, ¿cuál es el cambio aproximado en la demanda? 18. La ecuación de la demanda para cierto producto es 3000 − p2

q=

Encuentre la elasticidad puntual de la demanda cuando p = 40 y use este valor para calcular el cambio porcentual aproximado de la demanda si el precio de $40 (dólares estadounidenses) aumenta en 7 por ciento. 19. Para la ecuación de demanda p = 500 − 2q, verifique si la demanda es elástica y el ingreso total es creciente para 0 < q < 125. Compruebe que la demanda es inelástica y el ingreso total es decreciente para 125 < q < 250. dr 1 =p 1+ 20. Verifique si si p = 50 − 3q. dq η 1000 21. Repita el problema 20 para p = 2 . q 22. Suponga que p = mq + b es una ecuación de demanda lineal, donde m Z 0 y b > 0. (a) Demuestre que límp→b¯ = −∞. (b) Demuestre que η = 0 cuando p = 0. 23. La ecuación de demanda para el producto de un fabricante es q = a b − cp2

donde a, b y c son constantes positivas. (a) Demuestre que la elasticidad no depende de a. (b) Determine el intervalo de precios para el que la demanda es elástica. (c) ¿Para qué precio existe elasticidad unitaria? 24. Dada la ecuación de demanda q2(1 + p)2 = p, determine la elasticidad puntual de la demanda cuando p = 9.

Diferenciación implícita

555

25. La ecuación de demanda para un producto es 60 + ln (65 − p3 ) q= p (a) Determine la elasticidad puntual de la demanda cuando p = 4 y clasifique la demanda como elástica, inelástica o de elasticidad unitaria a este nivel de precio. (b) Si el precio disminuye en 2% (de $4.00 a $3.92), use la respuesta al inciso (a) para estimar el cambio porcentual correspondiente en la cantidad vendida. (c) ¿Resultarán los cambios del inciso (b) en un incremento o en una disminución en el ingreso? Explique su respuesta. 26. La ecuación de demanda para el producto de un fabricante es p = 50(151 − q)0.02

√ q+19

(a) Encuentre el valor de dp/dq cuando se demandan 150 unidades. (b) Con el resultado del inciso (a), determine la elasticidad puntual de la demanda cuando se demandan 150 unidades. A este nivel, ¿es la demanda elástica, inelástica o de elasticidad unitaria? (c) Use el resultado del inciso (b) para estimar el precio por unidad si la demanda disminuye de 150 a 140 unidades. (d) Si la demanda actual es de 150 unidades, ¿debe el fabricante aumentar o disminuir el precio para incrementar su ingreso? (Justifique su respuesta). 27. Un fabricante de puertas de aluminio puede vender actualmente 500 puertas por semana a un precio de $80 por unidad. Si el precio se reduce a $75 por unidad, podrían venderse 50 puertas adicionales por semana. Estime la elasticidad actual de la demanda para las puertas y también el valor actual de la función de ingreso marginal del fabricante. 28. Dada la ecuación de demanda p = 2000 – q2

donde 5 ≤ q ≤ 40, ¿para qué valor de q es |η| un máximo? ¿Para qué valor es un mínimo? 29. Repita el problema 28 para

tal que 5 ≤ q ≤ 95.

p=

200 q+5

Objetivo

12.4 Diferenciación implícita

Estudiar la noción de una función definida de manera implícita y determinar derivadas por medio de la diferenciación implícita.

La diferenciación implícita es una técnica utilizada para diferenciar funciones que no están dadas en la forma usual y = f (x) [ni en la forma x = g(y)]. Para introducir esta técnica, se encontrará la pendiente de una recta tangente a un círculo. Considere el círculo de radio 2 cuyo centro está en el origen (figura 12.4). Su ecuación es x 2 + y2 = 4

y

x 2 + y2 − 4 = 0

x2  y2  4 ( 2, 2

2

2

2) x

FIGURA 12.4 El círculo x2 + y2 = 4.

(1) √ √ El punto punto ( 2, 2) se encuentra sobre el círculo. Para encontrar la pendiente en este El punto es necesario encontrar dy/dx ahí. Hasta ahora, se ha tenido a y en forma explícita (directa) en términos de x antes de determinar y¿; esto es, en la forma y = f (x) [o en la forma x = g(y)]. En la ecuación (1) de esta sección, esto no es así. Se dice que la ecuación (1) tiene la forma F (x, y) = 0, donde F (x, y) denota una función de dos variables como la introducida en la sección 2.8. Parece obvio que debe despejarse y de la ecuación (1) en términos de x: x 2 + y2 − 4 = 0 y2 = 4 − x 2

y = ± 4 − x2

(2)

556

Capítulo 12

Temas adicionales de diferenciación y

y

y  4  x2

( 2,

2) x

x

y  (a)

FIGURA 12.5

4  x2

(b)

x2

+

y2

= 4 da lugar a dos funciones diferentes.

Ahora se presenta un problema: la ecuación (2) puede dar dos valores de y para un solo valor de x. No define a y de manera explícita en función de x. Sin embargo, se puede suponer que la ecuación (1) define a y como una de dos funciones diferentes de x, y = + 4 − x2

y = − 4 − x2 √ √ cuyas gráficas se √ muestran en la figura 12.5. Como el punto ( 2, 2) se encuentra sobre la gráfica de y = 4 − x 2 , se debe diferenciar esa función:

Entonces

y

y = 4 − x2 dy 1 = (4 − x 2 )−1/2 (−2x) dx 2 x = −√ 4 − x2

dy dx

√

√

x= 2

2 = −1 = −√ 4−2

√ √ Así que la pendiente del círculo x2 + y2 − 4 = 0 ubicada en el punto ( 2, 2) es igual a −1. A continuación se resumen las dificultades que se han presentado. Primero, y no se dio al principio de manera explícita en términos de x. Segundo, después de que se trató de encontrar alguna relación, se terminó con más de una función de x. De hecho, dependiendo de la ecuación dada, puede ser complicado o incluso imposible encontrar una expresión explícita para y. Por ejemplo, sería difícil despejar a y de la ecuación yex + ln (x + y) = 0. Ahora se considerará un método que evita todas estas dificultades. Una ecuación de la forma F (x, y) = 0, como la que se tenía originalmente, expresa a y como función de x en forma implícita. La palabra implícita se usa puesto que y no está dada de manera explícita como función de x. Sin embargo, se supone o queda implícito que la ecuación define a y por lo menos como una función diferenciable de x. Asumimos entonces que la ecuación (1), x2 + y2 − 4 = 0, define alguna función diferenciable de x, digamos, y = f (x). A continuación, se trata a y como una función de x y se diferencian ambos lados de la ecuación (1) con respecto a x. Por último, se despeja dy/dx del resultado. Al aplicar este procedimiento, se obtiene d d 2 (x + y2 − 4) = (0) dx dx d 2 d 2 d d (3) (x ) + (y ) − (4) = (0) dx dx dx dx d d d d 2 (x ) = 2x y que tanto (4) y (0) son 0. Pero (y2 ) no es 2y, porque se dx dx dx dx está diferenciando con respecto a x y no con respecto a y. Esto es, y no es la variable independiente. Como se supone que y es una función de x, y2 tiene la forma un, donde y desemd du se tiene tiene que peña el papel de u. Así como la regla de la potencia establece que (u2 ) = 2u , se dx dx d 2 dy que (y ) = 2y . De modo que la ecuación (3) se transforma en dx dx dy 2x + 2y = 0 dx

Se sabe que

Sección 12.4

Al despejar dy/dx, resulta 2y

Diferenciación implícita

dy = −2x dx dy x =− para y = 0 dx y

557

(4)

Observe que la expresión para dy/dx contiene tanto la variable y como la variable x. Esto significa que para encontrar dy/dx en un punto, ambas coordenadas del punto deben sustituirse en dy/dx. Así, √ 2 dy = − √ = −1 √ √ dx 2, 2 2 como antes. Este método para encontrar dy/dx se llama diferenciación implícita. Se observa que la ecuación (4) no está definida cuando y = 0. De manera geométrica, esto es claro, puesto que la recta tangente al círculo en (2, 0) o (−2, 0) es vertical y, por lo tanto, la pendiente no está definida. A continuación se dan los pasos a seguir para diferenciar de manera implícita: Procedimiento de diferenciación implícita

Para una ecuación que supuestamente define a y de manera implícita como una función dy diferenciable de x, la derivada puede encontrarse como sigue: dx 1. Diferencie ambos lados de la ecuación con respecto a x. dy 2. Agrupe todos los términos que contengan en un lado de la ecuación y agrupe los dx demás términos en el otro lado. dy dy 3. Obtenga como factor común en el lado que contenga los términos . dx dx dy 4. Despeje , tomando en cuenta cualesquiera restricciones. dx EJEMPLO 1

Diferenciación implícita

dy por diferenciación implícita si y + y3 − x = 7. dx Solución: Aquí y no está dada como función explícita de x [esto es, no está en la forma y = f (x)]. Por lo anterior, se supone que y es una función implícita (diferenciable) de x y se aplica el procedimiento previo de cuatro pasos:

Encuentre

1. Al diferenciar ambos lados con respecto a x, se tiene d (y + y3 − x) = dx d d d (y) + (y3 ) − (x) = dx dx dx ADVERTENCIA La derivada de y3 con respecto a x dy es 3 y2 , no 3 y2 . dx

Ahora,

d (7) dx d (7) dx

dy d d (x) = 1. Por la regla de la potencia, (y) puede escribirse como , y dx dx dx

Por consiguiente, se obtiene

d 3 dy (y ) = 3y2 dx dx

dy dy + 3y2 − 1 = 0 dx dx

dy 2. Al agrupar todos los términos en el lado izquierdo y los demás en el lado derecho, dx resulta dy dy + 3y2 =1 dx dx

558

Capítulo 12

Temas adicionales de diferenciación

dy en el lado izquierdo, se tiene dx dy (1 + 3y2 ) = 1 dx dy 4. Se despeja dividiendo ambos lados entre 1 + 3y2: dx dy 1 = dx 1 + 3y2

3. Al factorizar

En un problema de diferenciación implícita, se tiene la capacidad de encontrar la derivada de una función sin conocer la función.

Debido a que frecuentemente el paso 4 del proceso implica la división entre una expresión que contiene a las variables, la respuesta obtenida debe restringirse para excluir aquellos valores de las variables que harían al denominador igual a cero. Aquí, el denominador siempre es mayor o igual que 1, de manera que no hay restricción. Ahora resuelva el problema 3 v APL Í Q U E LO u 4. Suponga que P, la proporción de gente afectada por cierta enfermedad, se describe por medio de P ln = 0.5t, donde t es el 1−P dP tiempo en meses. Encuentre , la dt razón a la cual crece P con respecto al tiempo.

EJEMPLO 2

Diferenciación implícita

dy si x 3 + 4xy2 − 27 = y4 . dx Solución: Como y no está dada de manera explícita en términos de x, se utiliza el método de diferenciación implícita:

Encuentre

1. Al suponer que y es una función de x y diferenciar ambos lados con respecto a x, resulta d d 3 (x + 4xy2 − 27) = (y4 ) dx dx d d d d 3 (x ) + 4 (xy2 ) − (27) = (y4 ) dx dx dx dx

Para encontrar

d (xy2 ), se utiliza la regla del producto: dx d dy d 3x 2 + 4 x (y2 ) + y2 (x) − 0 = 4y3 dx dx dx 3x 2 + 4 x 2y

dy dx

3x 2 + 8xy 2. Al agrupar los términos derecho, se obtiene

+ y2 (1) = 4y3

dy dx

dy dy + 4y2 = 4y3 dx dx

dy en el lado izquierdo y los otros términos en el lado dx 8xy

dy dy − 4y3 = −3x 2 − 4y2 dx dx

dy en el lado izquierdo resulta dx dy (8xy − 4y3 ) = −3x 2 − 4y2 dx dy 4. Al despejar , se tiene dx −3x 2 − 4y2 3x 2 + 4y2 dy = = dx 8xy − 4y3 4y3 − 8xy lo cual da el valor de dy/dx en los puntos (x, y ) para el cual 4 y3 − 8xy = 0. 3. Factorizando

Ahora resuelva el problema 11 v

Sección 12.4

AP LÍ Q U E LO u 5. El volumen V contenido en un globo esférico de radio r está dado por la 4 ecuación V = πr 3. Si el radio está 3 creciendo a una velocidad de 5 pulgadr = 5), endas por minuto (esto es, dt dV tonces encuentre , la razón de dt r=12 aumento del volumen del globo, cuando el radio es de 12 pulgadas.

EJEMPLO 3

Diferenciación implícita

559

Diferenciación implícita

Encuentre la pendiente de la curva x3 = (y — x2)2 en (1, 2).

Solución: La pendiente en (1, 2) es el valor de dy/dx en ese punto. Para encontrar dy/dx

por diferenciación implícita, se tiene d d 3 (x ) = [(y − x 2 )2 ] dx dx dy 3x 2 = 2(y − x 2 ) − 2x dx 3x 2 = 2 y 3x 2 = 2y 3x 2 + 4xy − 4x 3 = 2y 3x 2 + 4xy − 4x 3 = 2

dy dy − 2xy − x 2 + 2x 3 dx dx

dy dy − 4xy − 2x 2 + 4x 3 dx dx dy dy − 2x 2 dx dx

dy (y − x 2 ) dx

3x 2 + 4xy − 4x 3 dy = dx 2(y − x 2 )

para y − x 2 = 0

Para el punto (1, 2), y – x2 = 2 – 12 = 1 Z 0. Así, la pendiente de la curva en (1, 2) es dy dx

(1,2)

=

3(1)2 + 4(1)(2) − 4(1)3 7 = 2 2(2 − (1) ) 2

Ahora resuelva el problema 25 v

AP LÍ Q U E LO u 6. Una escalera de 10 pies de largo está recargada en una pared vertical. Suponga que la parte inferior de la escalera se desliza alejándose de la pared a una velocidad constante de 3 pies/s. (Esto dx es, = 3). ¿Qué tan rápido se desliza dt hacia abajo la parte superior de la escalera cuando esa parte se encuentra a dy 8 pies del suelo (es decir, cuando )? dt (Utilice el teorema de Pitágoras para calcular triángulos rectángulos, x2 + y2 = z2, donde x y y son los catetos del triángulo y z es la hipotenusa).

EJEMPLO 4

Diferenciación implícita

Si q − p = ln q + ln p, encuentre dq/dp.

Solución: Se supone que q es una función de p y se diferencian ambos lados de la ecuación con respecto a p:

d d (q) − (p) = dp dp dq −1= dp dq 1 dq − = dp q dp

d d ( ln q) + ( ln p) dp dp 1 dq 1 + q dp p 1 +1 p

1 dq 1− dp q

=

1 +1 p

q−1 q

=

1+p p

dq dp

(1 + p)q dq = dp p(q − 1)

para p(q − 1) = 0

Ahora resuelva el problema 19 v

560

Capítulo 12

Temas adicionales de diferenciación

PROBLEMAS 12.4 En los problemas del 1 al 24, encuentre dy/dx mediante diferenciación implícita. 1. x 2 + 4y2 = 4 3. 2y3 − 7x 2 = 5 √ √ 5. 3 x + 3 y = 3

2. 3x 2 + 6y2 = 1 4. 5y2 − 2x 2 = 10 6. x 1/5 + y1/5 = 4

7. x + y = 5 9. xy = 36 11. xy − y − 11x = 5

8. y = 4x 10. x 2 + xy − 2y2 = 0 12. x 3 − y3 = 3x 2 y − 3xy2 3 3 2x + y − 12xy = 0 14. 5x 3 + 6xy + 7y3 = 0 √ √ x = y+ 4y 16. x 3 y3 + x = 9 3 4 2 18. y2 + y = ln x 5x y − x + y = 25 20. ln (xy) + x = 4 ln (xy) = exy xey + y = 13 22. 4x 2 + 9y2 = 16 (1 + e3x )2 = 3 + ln (x + y) 24. ex−y = ln (x − y)

3/4

13. 15.

17. 19. 21. 23.

3/4

3

25. Six + xy + y2 = 7, encuentre dy/dx en (1, 2). √ √ 26. Si x y + 1 = y x + 1, encuentre dy/dx en (3, 3). 27. Encuentre la pendiente de la curva 4x2 + 9y2 = 1 en el punto 0, 13 ; en el punto (x0, y0). 28. Encuentre la pendiente de la curva (x2 + y2)2 = 4y2 en el punto (0, 2). 29. Encuentre ecuaciones de las rectas tangentes a la curva

x3

+ xy +

y3

= −1

en los puntos (−1, −1), (−1, 0) y (−1, 1). 30. Repita el problema 29 para la curva

y2 + xy − x2 = 5 en el punto (4, 3). Para las ecuaciones de demanda presentadas en los problemas del 31 al 34, encuentre la razón de cambio de q con respecto a p. √ 32. p = 400 − q 31. p = 100 − q2 20 3 33. p = 34. p = 2 (q + 5)2 q +1 35. Radiactividad La actividad relativa I/I0 de un elemento radiactivo varía con el tiempo transcurrido de acuerdo con la ecuación ln

I I0

= −λ t

donde λ (letra griega “lambda”) es la constante de desintegración e I0 es la intensidad inicial (una constante). Encuentre la razón de cambio de la intensidad I con respecto al tiempo transcurrido t.

Objetivo

36. Sismos La magnitud M de un sismo y su energía E están relacionadas por la ecuación6 E 1.5M = log 2.5 × 1011 Aquí M está dada en términos de la escala preferida de Richter de 1958 y E está en ergios. Determine la razón de cambio de la energía con respecto a la magnitud y la razón de cambio de la magnitud con respecto a la energía. 37. Escala física La relación entre la velocidad (v), la frecuencia ( f ) y la longitud de onda (λ) de cualquier onda está dada por

v = fλ Encuentre df/dλ por diferenciación implícita. (Trate a v como una constante). Luego demuestre que se obtiene el mismo resultado si primero se despeja f y enseguida se diferencia con respecto a λ. 38. Biología La ecuación (P + a)(v + b) = k se llama “ecuación fundamental de la contracción muscular”.7 Aquí P es la carga impuesta al músculo, v la velocidad del acortamiento de las fibras del músculo y a, b y k son constantes positivas. Use diferenciación implícita para mostrar que, en términos de P, k dv =− dP (P + a)2

39. Propensión marginal al consumo Los ahorros S de un país se definen implícitamente en términos de su ingreso nacional I por medio de la ecuación 1 S 2 + I 2 = SI + I 4 donde S e I están en miles de millones. Encuentre la propensión marginal al consumo cuando I = 16 y S = 12. 40. Sustitución tecnológica Con frecuencia, las tecnologías o productos nuevos tienden a reemplazar a los viejos equipamientos. Por ejemplo, la mayoría de las aerolíneas comerciales usan actualmente motores a chorro en vez de motores de propulsión. En su análisis de pronósticos de la sustitución tecnológica, Hurter y Rubenstein8 se refieren a la ecuación ln

1 f (t) +σ = C1 + C2 t 1 − f (t) 1 − f (t)

donde f (t) es la participación en el mercado de un artículo sustituto en un tiempo t y C1, C2 y σ (“sigma”) son constantes. Verifique la afirmación de que la razón de sustitución es f (t) =

C2 f (t)[1 − f (t)]2 σf (t) + [1 − f (t)]

12.5 Diferenciación logarítmica

Describir el método de diferenciación Existe una técnica llamada diferenciación logarítmica que con frecuencia simplifica la logarítmica y mostrar cómo diferenciar diferenciación de y = f (x) cuando f (x) contiene productos, cocientes o potencias. El proceuna función de la forma uv. 6K.

E. Bullen, An Introduction to the Theory of Seismology (Cambridge, Reino Unido: Cambridge University Press, 1963). 7R. W. Stacy et al., Essentials of Biological and Medical Physics (Nueva York: McGraw-Hill Book Company, 1955). 8A. P. Hurter, Jr., A. H. Rubenstein et al., “Market Penetration by New Innovations: The Technological Literature”, Technological Forecasting and Social Change, 11 (1978), pp. 197-221.

Sección 12.5

Diferenciación logarítmica

561

dimiento es como sigue: Diferenciación logarítmica

Para diferenciar y = f (x), 1. Obtenga el logaritmo natural de ambos lados de la ecuación. Esto resulta en ln y = ln(f (x)) 2. Simplifique ln (f (x)) usando las propiedades de los logaritmos. 3. Diferencie ambos lados con respecto a x. dy 4. Despeje . dx 5. Exprese la respuesta sólo en términos de x. Esto requiere sustituir f (x) por y. Existe un par de puntos útiles. Primero, independientemente de cualquier simplificación, el procedimiento produce d y = ( ln ( f (x)) y dx

de manera que

d dy = y ( ln ( f (x)) dx dx

f (x) , f (x) que resulta de diferenciar ln (f (x)), es lo que se llama tasa relativa de cambio de f (x) en la sección 11.3. El ejemplo siguiente ilustra este procedimiento.

es una fórmula que puede memorizarse, si usted lo prefiere. Segundo, la cantidad

EJEMPLO 1

Diferenciación logarítmica

Encuentre y si y =

(2x − 5)3 . √ x2 4 x2 + 1

Solución: La diferenciación de esta función en la manera usual resulta engorrosa porque

implica las reglas del cociente, de la potencia y del producto. La diferenciación logarítmica simplifica el trabajo. 1. Se obtiene el logaritmo natural en ambos lados (2x − 5)3 ln y = ln √ x2 4 x2 + 1 2. Al simplificar mediante las propiedades de los logaritmos, se tiene ln y = ln (2x − 5)3 − ln x 2 x 2 + 1 4

ADVERTENCIA Como y es una función de x, al diferenciar ln y con respecto a x y se obtiene . y

= 3 ln (2x − 5) − ( ln x 2 + ln (x 2 + 1)1/4 ) 1 = 3 ln (2x − 5) − 2 ln x − ln (x 2 + 1) 4 3. Al diferenciar con respecto a x, resulta y 1 1 1 =3 (2) − 2 − y 2x − 5 x 4 6 2 x = − − 2 2x − 5 x 2(x + 1)

4. Al despejar y se obtiene

y =y

1 (2x) x2 + 1

6 2 x − − 2 2x − 5 x 2(x + 1)

562

Capítulo 12

Temas adicionales de diferenciación

5. Al sustituir la expresión inicial para y se obtiene y sólo en términos de x: y =

(2x − 5)3 2 x 6 − − √ 4 2 2 2 2(x + 1) x x + 1 2x − 5 x

Ahora resuelva el problema 1 v

La diferenciación logarítmica puede usarse también para diferenciar funciones de la forma y = uv, donde u y v son funciones diferenciables de x. Como la base y el exponente no necesariamente son constantes, aquí no se aplican las técnicas de diferenciación para un y au. EJEMPLO 2

Diferenciación de la forma uv

Diferencie y = xx usando la diferenciación logarítmica.

Solución: Este ejemplo es un buen candidato para aplicar la fórmula que aproxima la di-

ferenciación logarítmica. d d 1 y = y ( ln x x ) = x x (x ln x) = x x (1)( ln x) + (x) dx dx x

= x x ( ln x + 1)

Vale la pena mencionar que una técnica alternativa para diferenciar una función de la forma y = uv es convertirla en una función exponencial con base e. A manera de ilustración, para la función de este ejemplo, se tiene y = x x = (eln x )x = ex ln x

y = ex ln x 1 ln x + x

1 x

= x x ( ln x + 1)

Ahora resuelva el problema 15 v EJEMPLO 3

Tasa relativa de cambio de un producto

Demuestre que la tasa relativa de cambio de un producto es la suma de las tasas relativas de cambio de sus factores. Use este resultado para expresar la tasa porcentual de cambio de los ingresos en términos de la tasa porcentual de cambio en el precio. r Solución: Recuerde que la tasa relativa de cambio de una función r es . Se demostrará r p q r = + . A partir de r = pq se tiene ln r = ln p + ln q, lo cual, que si r = pq, entonces r p q al diferenciar ambos lados resulta en p q r = + r p q como se requería. Cuando se multiplican ambos lados por 100% se obtiene una expresión para la tasa porcentual de cambio de r en términos de las tasas de p y q: p q r 100% = 100% + 100% r p q Si p es el precio por artículo y q es la cantidad vendida, entonces r = pq es el ingreso top q tal. En este caso se toma la diferenciación con respecto a p y observe que ahora q = η p , donde η es la elasticidad de la demanda tal como vimos en la sección 12.3. Se deduce que, en este caso, se tiene p r 100% = (1 + η) 100% r p

expresando la tasa porcentual de cambio del ingreso en términos de la tasa porcentual de cambio en el precio. Por ejemplo, si a un precio y a una cantidad dados, η = −5, entonces un aumento de 1% en el precio resultará en un incremento de (1 − 5)% = −4% en el ingreso, que es igual a decir 4% de disminución en el ingreso, mientras que una disminución de 3% en el precio —es decir, un aumento de −3% en el precio— resultará en un aumento de (1 – 5)(−3)% = 12% en el ingreso. También resulta claro que en los puntos donde existe

Sección 12.5

Diferenciación logarítmica

563

elasticidad unitaria (η = −1), cualquier cambio porcentual en el precio no produce ningún cambio porcentual en el ingreso. Ahora resuelva el problema 29 v EJEMPLO 4

Diferenciación de la forma uv

Encuentre la derivada de y = (1 + ex)ln x.

Solución: Esto tiene la forma y = uv, donde u = 1 + ex y v = ln x. Mediante diferenciación

logarítmica, se tiene

ln y = ln ((1 + ex )ln x )

ln y = ( ln x) ln (1 + ex ) y = y

1 1 ( ln (1 + ex )) + ( ln x) · ex x 1 + ex

y ln (1 + ex ) ex ln x = + y x 1 + ex y =y

ln (1 + ex ) ex ln x + x 1 + ex

y = (1 + ex )ln x

ex ln x ln (1 + ex ) + x 1 + ex

Ahora resuelva el problema 17 v

De manera alternativa, se puede diferenciar incluso una función general de la forma y = u(x)v(x) con u(x) > 0 usando la ecuación uv = ev ln u

De hecho, si y = u(x)v(x) = ev(x) ln u(x) para u(x) > 0, entonces

dy d v(x) ln u(x) u (x) d = e = ev(x) ln u(x) (v(x) ln u(x)) = uv v (x) ln u(x) + v(x) dx dx dx u(x)

que puede resumirse como (uv ) = uv v ln u + v

u u

Tal como a menudo es el caso, no se sugiere memorizar la fórmula anterior. El punto relevante aquí es la demostración de que cualquier función de la forma uv puede diferenciarse usando la ecuación uv = ev ln u. Este mismo resultado se obtendría usando diferenciación logarítmica: ln y = ln (uv ) ln y = v ln u

y u = v ln u + v y u y = y v ln u + v

u u

(uv ) = uv v ln u + v

u u

Después de terminar esta sección, usted deberá entender cómo diferenciar las siguientes formas:   ( f (x))a (a)   f (x) y= b (b)    ( f (x))g(x) (c)

564

Capítulo 12

Temas adicionales de diferenciación

Para el tipo (a), puede utilizar la regla de la potencia. Para el tipo (b), utilice la fórmula de diferenciación para funciones exponenciales [si b Z e, convierta primero bf (x) en una función eu]. Para el tipo (c), utilice diferenciación logarítmica o convierta primero la función en una función eu. No emplee una regla en situaciones en que no sea aplicable. Por ejemplo, la regla de la potencia no puede aplicarse a xx.

PROBLEMAS 12.5 En los problemas del 1 al 12, encuentre y¿ por medio de diferenciación logarítmica. 1. y = (x + 1)2 (x − 2)(x 2 + 3)

2. y = (3x + 4)(8x − 1)2 (3x 2 + 1)4 √ 3. y = (3x 3 − 1)2 (2x + 5)3 4. y = (2x 2 + 1) 8x 2 − 1 √ √ √ √ √ 5. y = x + 1 x − 1 x 2 + 1 6. y = (2x +1) x 3 + 2 3 2x + 5 √ 1 − x2 x2 + 5 7. y = 8. y = 1 − 2x x+9 (2x 2 + 2)2 (x + 1)2 (3x + 2) (x + 3)(x − 2) 11. y = 2x − 1

x 2 (1 + x 2 ) 10. y = √ x2 + 4 3 2 3 6(x + 1) 12. y = 6 −4x x e

13. y = x x

14. y = (2x) x 3 x 16. y = x2 18. y = (x 2 + 1)x+1 √ 20. y = ( x)x

9. y =

En los problemas del 13 al. 20, determine y . 15. y = x

2

+1

√ x

17. y = (3x + 1)2x 19. y = 4ex x 3x

√

21. Si y = (4x − 3)2x+1, encuentre dy/dx cuando x = 1. 22. Si y = (ln x)ln x, encuentre dy/dx cuando x = e. 23. Encuentre una ecuación de la recta tangente a y = (x + 1)(x +

en el punto donde x = 0.

2)2(x

+

3)2

24. Encuentre una ecuación de la recta tangente a la gráfica de y = xx en el punto donde x = 1. 25. Encuentre una ecuación de la recta tangente a la gráfica de y = xx en el punto donde x = e. 26. Si y = xx, encuentre la tasa relativa de cambio de y con respecto a x, cuando x = 1. 27. Si y = (3x)−2x, determine el valor de x para el que la tasa de cambio porcentual de y con respecto a x es 60. 28. Suponga que f (x) es una función positiva diferenciable, que g es una función diferenciable y que y = (f (x))g(x). Utilice diferenciación logarítmica para demostrar que dy g(x) = (f (x))g(x) f (x) + g (x) ln (f (x)) dx f (x)

29. La ecuación de demanda para un disco compacto es q = 500 – 40p + p2 Si el precio de $15 se incrementa en 1/2%, encuentre el cambio porcentual correspondiente en el ingreso. 30. Repita el problema 29, con la misma información, pero ahora considere 5% de disminución en el precio.

Objetivo

12.6 Método de Newton

Aproximar las raíces reales de una ecuación por medio del cálculo. El método que se muestra es adecuado para usarlo en calculadoras.

Es muy fácil resolver ecuaciones de la forma f (x) = 0 cuando f es una función lineal o cuadrática. Por ejemplo, puede resolverse x2 + 3x −2 = 0 por medio de la fórmula cuadrática. Sin embargo, cuando f (x) tiene un grado mayor que 2 (o no es un polinomio), puede resultar difícil o incluso imposible encontrar soluciones (o raíces) de f (x) = 0 por los métodos usuales. Es por ello que se recurre a soluciones aproximadas que pueden obtenerse de varias maneras eficientes. Por ejemplo, puede utilizarse una calculadora gráfica para estimar las raíces reales de f (x) = 0. Con tal fin, en esta sección se aprenderá cómo usar la derivada (siempre que f sea diferenciable). El procedimiento que se desarrollará, llamado método de Newton, es muy apropiado para usarse con una calculadora o computadora. El método de Newton requiere que se haga una estimación inicial para una raíz de f (x) = 0. Una manera de obtener este valor inicial aproximado consiste en hacer un bosquejo de la gráfica de y = f (x) y estimar la raíz a partir de la gráfica. Un punto en la gráfica donde y = 0 es una intersección x y el valor x de este punto es una raíz de f (x) = 0. Otra manera de localizar una raíz se basa en el hecho siguiente: Si f es continua en el intervalo [a, b] y f (a) y f (b) tienen signos opuestos, entonces la ecuación f (x) = 0 tiene al menos una raíz real entre a y b. En la figura 12.6 se muestra esta situación. La intersección x entre a y b corresponde a una raíz de f (x) = 0 y puede usarse a o b para aproximar esta raíz.

Sección 12.6

Método de Newton

565

y

y

f (x1)

raíz de a

b

Recta tangente

x r

FIGURA 12.6 Raíz de f (x) = 0 entre a y b, donde f (a) y f (b) tienen signos opuestos.

x3

x2

x1

x

FIGURA 12.7 Mejora en la aproximación de la raíz por medio de la recta tangente.

Al suponer que se tiene un valor estimado (pero incorrecto) para una raíz, se verá cómo obtener una mejor aproximación de este valor. En la figura 12.7 se puede ver que f (r) = 0, por lo que r es una raíz de la ecuación f (x) = 0. Suponga que x1 es una aproximación inicial a r (una que sea cercana a r). Observe que en (x1, f (x1)), la recta tangente a la curva interseca al eje x en el punto (x2, 0) y que x2 es una mejor aproximación a r que x1. Se puede encontrar x2 a partir de la ecuación de la recta tangente. La pendiente de la recta tangente es f (x1), entonces una forma punto-pendiente para esta recta es y – f (x1) = f (x1)(x – x1)

(1)

Como (x2, 0) está sobre la recta tangente, sus coordenadas deben satisfacer la ecuación (1). Esto da 0 − f (x1 ) = f (x1 )(x2 − x1 ) f (x1 ) − si f (x1 ) = 0 = x2 − x1 f (x1 ) Por lo que f (x1 ) x2 = x1 − (2) f (x1 ) Para obtener una mejor aproximación a r, se realiza de nuevo el procedimiento ya descrito, pero esta vez se usa x2 como punto de partida. Esto da la aproximación x3 = x2 −

f (x2 ) f (x2 )

(3)

Al repetir (o iterar) este proceso varias veces, se espera obtener mejores aproximaciones en el sentido de que la sucesión de valores x1, x2, x3, … aproximará a r. En la práctica, el proceso termina cuando se alcanza cierto grado de exactitud deseado. Si se analizan las ecuaciones (2) y (3), puede verse cómo se obtiene x2 a partir de x1 y cómo resulta x3 partiendo de x2. En general, xn+1 se obtiene a partir de xn utilizando la siguiente fórmula general, llamada método de Newton: Método de Newton

xn+1 = xn − PARA REPASAR las sucesiones definidas recursivamente, vea la sección 1.6.

f (xn ) f (xn )

n = 1, 2, 3, . . .

(4)

Una fórmula, como la ecuación (4), que indica la manera en que, en una sucesión, se obtiene un número a partir del número precedente, se llama fórmula recursiva o ecuación iterativa.

566

Capítulo 12

Temas adicionales de diferenciación

EJEMPLO 1 APL Í Q U E LO u 7. Si la utilidad total por venta de x televisores es P(x) = 20x – 0.01x2 – 850 + 3 ln (x), use el método de Newton para aproximar las cantidades de equilibrio. (Nota: Existen dos cantidades de equilibrio; una está entre 10 y 50 y la otra entre 1900 y 2000). Redondee el valor de x al entero más cercano.

Aproximación de una raíz por el método de Newton

Aproxime la raíz de x4 − 4x + 1 = 0 que se encuentra entre 0 y 1. Continúe el proceso de aproximación hasta que dos aproximaciones sucesivas difieran en menos de 0.0001. Solución: Si f (x) = x4 − 4x + 1, se tiene

f (0) = 0 – 0 + 1 = 1 y f (1) = 1 – 4 + 1 = −2

En el caso de que una raíz caiga entre a y b y f (a) y f (b) sean igualmente cercanas a 0, se elige a a o a b como la primera aproximación.

(Note el cambio de signo). Como f (0) es más cercana a 0 que f (1), se elige a 0 como la primera aproximación, x1. Ahora, de modo que

f (x) = 4x 3 − 4 f (xn ) = xn4 − 4xn + 1 y

f (xn ) = 4xn3 − 4

Al sustituir en la ecuación (4), se obtiene la fórmula recursiva xn+1 = xn − =

así

f (xn ) x 4 − 4xn + 1 = xn − n 3 f (xn ) 4xn − 4

4xn4 − 4xn − xn4 + 4xn − 1 4xn3 − 4 xn+1 =

3xn4 − 1 4xn3− 4

Como x1 = 0, hacer n = 1 en la ecuación (5) resulta x2 = Tabla 12.1 n

xn

x n+1

1

0.00000

0.25000

2

0.25000

0.25099

3

0.25099

0.25099

3x14 − 1 3(0)4 − 1 = 0.25 = 4(0)3 − 4 4x13 − 4

Al hacer n = 2 en la ecuación (5) resulta x3 =

3x24 − 1 3(0.25)4 − 1 ≈ 0.25099 = 4(0.25)3 − 4 4x23 − 4

Al hacer n = 3 en la ecuación (5) resulta x4 =

3x34 − 1 3(0.25099)4 − 1 ≈ 0.25099 = 4(0.25099)3 − 4 4x33 − 4

Los datos obtenidos hasta ahora se muestran en la tabla 12.1. Como los valores de x3 y x4 difieren en menos de 0.0001, se considera que la raíz es igual a 0.25099 (esto es, x4). Ahora resuelva el problema 1 v EJEMPLO 2

Aproximación de una raíz por el método de Newton

Aproxime la raíz de x3 = 3x − 1 que se encuentra entre −1 y −2. Continúe el proceso hasta que dos aproximaciones sucesivas difieran en menos de 0.0001. Solución: Al hacer f (x) = x3 — 3x + 1 [es necesario tener la forma f (x) = 0], resulta que

f (−1) = (−1)3 − 3(−1) + 1 = 3

y f (−2) = (−2)3 − 3(−2) + 1 = −1

Sección 12.6

Método de Newton

567

(Note el cambio en el signo). Como f (−2) es más cercana a 0 que f (−1), se elige a −2 como la primera aproximación, x1. Ahora, de modo que

f (x) = 3x 2 − 3

f (xn ) = xn3 − 3xn + 1

f (xn ) = 3xn2 − 3

y

Al sustituir en la ecuación (4), se obtiene la fórmula recursiva así

xn+1 = xn −

f (xn ) x 3 − 3xn + 1 = xn − n 2 f (xn ) 3xn − 3

xn+1 =

Tabla 12.2 n

xn

1

−2.00000

2 3

−1.88889 −1.87945

xn + 1

−1.87939

(6)

Como x 1 = −2, al hacer n = 1 en la ecuación (6) resulta x2 =

−1.88889

−1.87945

2xn3 − 1 3xn2 − 3

2x13 − 1 2(−2)3 − 1 ≈ −1.88889 = 3(−2)2 − 3 3x12 − 3

Al continuar de esta manera, se obtiene la tabla 12.2. Como los valores de x3 y x4 difieren en 0.00006, que es menor a 0.0001, se considera que la raíz es −1.87939 (esto es, x4). Ahora resuelva el problema 3 v

Si la elección de x1 tiene f (x1) = 0, entonces el método de Newton no servirá para producir un valor de x2. Esto ocurre en los problemas 2 y 8 de la serie de problemas 12.6. Cuando esto sucede, debe rechazarse la elección de x1 y elegir un número diferente que sea cercano a la raíz deseada para x1. Una gráfica de f puede ser útil en esta situación. Por último, se debe mencionar que hay casos en los que la sucesión de aproximaciones no tiende hacia la raíz. Un análisis de tales casos queda fuera del alcance de este libro.

TECNOLOGÍA En la figura 12.8 se presenta un programa corto del método de Newton para la calculadora TI-83 Plus. Antes de ejecutar el programa, la primera aproximación a la raíz de f (x) = 0 se almacena como X y f (x) y f ¿(x) se almacenan como Y1 y Y2, respectivamente.

Al ser ejecutado, el programa calcula la primera iteración y se detiene. Las iteraciones subsiguientes se obtienen oprimiendo sucesivamente la tecla ENTER. En la figura 12.9 se muestran las iteraciones obtenidas para el problema del ejemplo 2.

FIGURA 12.8 Programa de calculadora para el método de Newton.

FIGURA 12.9 Iteraciones para el problema del ejemplo 2.

PROBLEMAS 12.6 En los problemas del 1 al 10, utilice el método de Newton para estimar la raíz que se indica de la ecuación dada. Continúe el procedimiento hasta que la diferencia de dos aproximaciones sucesivas sea menor que 0.0001. 1. x 3 − 5x + 1 = 0; raíz entre 0 y 1. 2. x + 2x − 1 = 0; raíz entre 0 y 1. 3

2

3. x 3 − x − 1 = 0;

raíz entre 1 y 2.

4. x 3 − 9x + 6 = 0; 5. x 3 + x + 1 = 0;

6. x 3 = 2x + 6; 7. x = 3x − 1; 4

raíz entre 2 y 3.

raíz entre 0 y 1.

8. x + 4x − 1 = 0; 4

raíz entre 2 y 3.

raíz entre −1 y 0.

raíz entre −2 y −1.

9. x − 2x + x − 3 = 0; 4

3

2

raíz entre 1 y 2.

568

Capítulo 12

Temas adicionales de diferenciación

10. x4 − x3 + x − 2 = 0; raíz entre 1 y 2. 11. Estime, con precisión de tres decimales, la raíz cúbica de 73. [Sugerencia: Demuestre que el problema es equivalente a encontrar una raíz de f (x) = x3 − 73 = 0]. Elija 4 como aproximación inicial. Continúe el proceso hasta que dos aproximaciones sucesivas, redondeadas a tres√decimales, sean iguales. 12. Estime 4 19 con precisión de dos decimales. Use 2 como aproximación inicial. 13. Encuentre, con precisión de dos decimales, todas las soluciones reales de la ecuación ex = x + 5. (Sugerencia: Con un bosquejo de las gráficas de y = ex y y = x + 5, debe ser claro cuántas soluciones existen. Use valores enteros cercanos para sus estimaciones iniciales). 14. Encuentre, con precisión de tres decimales, todas las soluciones reales de la ecuación ln x = 5 − x. 15. Cantidad del punto de equilibrio El costo de fabricar q toneladas de un producto está dado por

c = 250 + 2q − 0.1q3 y el ingreso obtenido al vender las q toneladas está dado por

r = 3q Aproxime, con precisión de dos decimales, la cantidad del punto de equilibrio. (Sugerencia: Aproxime una raíz de r − c = 0, elija el 13 como su aproximación inicial). 16. Cantidad del punto de equilibrio El costo total de fabricar q cientos de lápices está dado por c, donde c = 50 + 4q +

q2 1 + 1000 q

El ciento de lápices se vende a $8. (a) Demuestre que la cantidad del punto de equilibrio es una solución de la ecuación f (q) =

q3 − 4q2 + 50q + 1 = 0 1000

(b) Utilice el método de Newton para estimar la solución de f (q) = 0, donde f (q) está dada en el inciso (a). Use 10 como aproximación inicial y escriba su respuesta con precisión de dos decimales. 17. Equilibrio Dada la ecuación de oferta p = 2q + 5 y la 100 , use el método de Newton para ecuación de demanda p = 2 q +1 estimar la cantidad de equilibrio del mercado. Escriba su respuesta con tres decimales de precisión. 18. Equilibrio Dada la ecuación de oferta p = 0.2q3 + 0.5q + 2 y la ecuación de demanda p = 10 – q, use el método de Newton para estimar la cantidad de equilibrio del mercado y encuentre el precio de equilibrio correspondiente. Tome 5 como aproximación inicial para el valor requerido de q y escriba su respuesta con dos decimales de precisión. 19. Use el método de Newton para aproximar (con dos decimales de precisión) un valor crítico de la función f (x) =

x3 − x 2 − 5x + 1 3

en el intervalo [3, 4].

Objetivo

12.7 Derivadas de orden superior

Encontrar derivadas de orden superior tanto en forma explícita como implícita.

Se sabe que la derivada de una función y = f (x) es en sí misma una función, f (x). Cuando se diferencia f (x), la función resultante se llama segunda derivada de f con respecto a x. Ésta se denota como f (x), lo cual se lee como “f doble prima de x”. De manera similar, la derivada de la segunda derivada se llama tercera derivada y se escribe f (x). Continuando de esta manera, se obtienen derivadas de orden superior. En la tabla 12.3 aparecen algunos de los símbolos utilizados para representarlas. Para evitar notaciones confusas, las primas no se usan para derivadas de orden superior al tercero. Tabla 12.3 Primera derivada:

y

f (x)

Segunda derivada:

y

f (x)

Tercera derivada:

y

f (x)

Cuarta derivada:

y(4)

f (4) (x)

ADVERTENCIA El símbolo d2y/dx2 representa la segunda derivada de y. No es lo mismo que (dy/dx)2, que es el cuadrado de la primera derivada de y.

EJEMPLO 1

dy dx d2y dx 2 d3y dx 3 d4y dx 4

d (f (x)) dx d2 (f (x)) dx 2 d3 (f (x)) dx 3 d4 (f (x)) dx 4

Dx y Dx2 y Dx3 y Dx4 y

Determinación de derivadas de orden superior

a. Si f (x) = 6x3 − 12x2 + 6x − 2, encuentre todas sus derivadas de orden superior.

Solución: Al diferenciar f (x) resulta

f (x) = 18x2 – 24x + 6

Al diferenciar f (x) se obtiene f (x) = 36x − 24

Sección 12.7

De manera similar,

Derivadas de orden superior

569

f (x) = 36

f (4) (x) = 0 Todas las derivadas subsecuentes también son iguales a 0: f (5) (x) = 0, y así sucesivamente. b. Si f (x) = 7, encuentre f (x).

f (x) = 0

Solución:

f (x) = 0

Ahora resuelva el problema 1 v

AP LÍ Q U E LO u 8. La altura h(t) de una piedra que se deja caer desde un edificio de 200 pies de alto está dada por h(t) = 200 – 16t2, donde t es el tiempo medido en segund2h dos. Encuentre 2 , la aceleración de dt la piedra en el tiempo t.

EJEMPLO 2 2

Determinación de una derivada de segundo orden

Si y = ex , encuentre

d2y . dx 2

Solución:

Por la regla del producto,

dy 2 2 = ex (2x) = 2xex dx

d2y 2 2 2 = 2(x(ex )(2x) + ex (1)) = 2ex (2x 2 + 1) 2 dx

Ahora resuelva el problema 5 v AP LÍ Q U E LO u 9. Si el costo de producir q unidades de cierto artículo es c(q) = 7q2 + 11q + 19

EJEMPLO 3

Evaluación de una derivada de segundo orden

16 d2y , encuentre 2 y evalúela cuando x = 4. x+4 dx −1 Solución: Como y = 16(x + 4) , la regla de la potencia da

Si y = f (x) =

dy = −16(x + 4)−2 dx 32 d2y = 32(x + 4)−3 = 2 dx (x + 4)3

y la función de costo marginal es c¿(q), encuentre la razón de cambio de la función de costo marginal con respecto a q cuando q = 3.

Si se evalúa cuando x = 4, resulta

d2y dx 2

x=4

=

32 1 = 3 8 16

La segunda derivada que se evalúa en x = 4 también se denota como f (4) o y (4).

Ahora resuelva el problema 21 v

EJEMPLO 4

Determinación de la razón de cambio de f (x)

Si f (x) = x ln x, encuentre la razón de cambio de f (x). La razón de cambio de f (x) es f (x).

Solución: Para encontrar la razón de cambio de cualquier función, es necesario encontrar su derivada. Así, se desea obtener la derivada de f (x), que es f (x). De acuerdo con esto,

1 + ( ln x)(1) = 1 + ln x x 1 1 f (x) = 0 + = x x d −1 1 f (x) = (x ) = (−1)x −2 = − 2 dx x f (x) = x

Ahora resuelva el problema 17 v

570

Capítulo 12

Temas adicionales de diferenciación

Diferenciación implícita de orden superior Ahora se encontrará una derivada de orden superior por medio de la diferenciación implícita. Recuerde el supuesto de que y es una función de x. EJEMPLO 5 Encuentre

Diferenciación implícita de orden superior

d2y si x 2 + 4y2 = 4. dx 2

Solución: Al diferenciar ambos lados con respecto a x, se obtiene

2x + 8y

dy =0 dx dy −x = dx 4y

d2y = dx 2 =

4y

(1)

d d (−x) − (−x) (4y) dx dx (4y)2

4y(−1) − (−x) 4

16y2 dy −4y + 4x dx = 16y2 dy −y + x d2y dx = dx 2 4y2

dy dx

(2)

Aunque se ha encontrado una expresión para d2y/dx2, la respuesta involucra la derivada dy/dx. Se acostumbra expresar la respuesta sin la derivada, esto es, sólo en términos de x y y. −x dy = , por lo que al sustituir este Esto se hace con facilidad. A partir de la ecuación (1), dx 4y valor en la ecuación (2), se obtiene −x −y + x 2 4y −4y2 − x 2 4y2 + x 2 d y = = = − dx 2 16y3 16y3 4y2 En el ejemplo 5, no es rara la simplificación de d2y/dx2 utilizando la ecuación original.

Esta respuesta puede simplificarse aún más. Como x2 + 4y2 = 4 (ecuación original),

4 1 d2y =− =− 3 2 3 dx 16y 4y Ahora resuelva el problema 23 v

EJEMPLO 6

Diferenciación implícita de orden superior

d2y si y2 = ex+y . dx 2 Solución: Al diferenciar ambos lados con respecto a x se obtiene dy dy 2y = ex+y 1 + dx dx Encuentre

Si se despeja dy/dx, resulta

dy dy = ex+y + ex+y dx dx dy dy 2y − ex+y = ex+y dx dx 2y

Sección 12.7

(2y − ex+y )

Como y2 = ex+y (ecuación original),

(2 − y)

dy dy −y − dx dx (2 − y)2

Ahora se expresará la respuesta sin dy/dx. Como y 2−y d y = 2 dx (2 − y)2 2

571

dy = ex+y dx ex+y dy = dx 2y − ex+y

dy y y2 = = 2 dx 2y − y 2−y

d2y = dx 2

Derivadas de orden superior

2

=

dy dx = (2 − y)2 2

dy y = , dx 2−y

2y (2 − y)3

Ahora resuelva el problema 31 v

PROBLEMAS 12.7 En los problemas del 1 al 20, encuentre las derivadas que se indican. 1. y = 4x 3 − 12x 2 + 6x + 2, y

2. y = x 5 + x 4 + x 3 + x 2 + x + 1, y d2y d2y 3. y = 8 − x, 2 4. y = −x − x 2 , 2 dx dx 5. y = x 3 + ex , y(4)

d3F 6. F(q) = ln (q + 1), 3 dq

7. f (x) = x 3 ln x, f (x)

8. y =

1 , f (q) 2q4 √ 11. f (r) = 9 − r, f (r)

9. f (q) =

d2y 1 , 2 13. y = 2x + 3 dx x+1 ,y 15. y = x−1

1 ,y x √ 10. f (x) = x, f (x)

12. y = eax , y 14. y = (3x + 7) , y 5

16. y = 2x 1/2 + (2x)1/2 , y 18. y = ln

19. f (z) = z2 ez , f (z)

20. y =

21. Si y = e2x + e3x , encuentre

d5y . dx 5 x=0

2

+1)

(2x + 5)(5x − 2) ,y x+1

x d2y , ex dx 2

, encuentre y cuando x = 1.

En los problemas del 23 al 32, encuentre y .

23. x + 4y − 16 = 0 2

2

25. y = 4x 2

√ √ 28. y2 − 6xy = 4 a x+b y =c xy + y − x = 4 30. x 2 + 2xy + y2 = 1 y = ex+y 32. ex + ey = x 2 + y2 2 2 Si x + 3x + y = 4y, encuentre d2y/dx2 cuando x = 0 y y = 0. Demuestre que la ecuación f (x) + 4f (x) + 4f (x) = 0

se satisface cuando f (x) = (3x − 5)e−2x. 35. Encuentre la razón de cambio de f (x) si f (x) = (5x − 3)4 . 36. Encuentre la razón de cambio de f (x) si √ 1 f (x) = 6 x + √ 6 x

2

17. y = ln [x(x + a)], y

22. Si y = e2 ln (x

27. 29. 31. 33. 34.

24. x − y = 16 2

2

26. 9x + 16y = 25 2

2

37. Costo marginal Si c = 0.2q2 + 2q + 500 es una función de costo, ¿qué tan rápido está cambiando el costo marginal cuando q = 97.357? 38. Ingreso marginal Si p = 400 − 40q – q2 es una ecuación de demanda, ¿qué tan rápido está cambiando el ingreso marginal cuando q = 4? 39. Si f (x) = x4 − 6x2 + 5x – 6, determine los valores de x para los cuales f (x) = 0. 40. Suponga que ey = y2ex. (a) Determine dy/dx y exprese su respuesta sólo en términos de y. (b) Determine d 2y/dx2 y exprese su respuesta sólo en términos de y. En los problemas 41 y 42, determine f (x).siLuego use su calculadora gráfica para encontrar todas las raíces reales de f (x) = si 0. Redondee sus respuestas a dos decimales. 41. f (x) = 6ex − x 3 − 15x 2 42. f (x) =

x5 x4 5x 3 x2 + + + 20 12 6 2

572

Capítulo 12

Temas adicionales de diferenciación

Repaso del capítulo 12 Términos y símbolos importantes

Ejemplos

Sección 12.1 Derivadas de funciones logarítmicas derivada de ln x y de logb u Sección 12.2 Derivadas de funciones exponenciales derivada de ex y de bu Sección 12.3 Elasticidad de la demanda elasticidad puntual de la demanda, η elástica elasticidad unitaria inelástica Sección 12.4 Diferenciación implícita función implícita Sección 12.5 Diferenciación logarítmica diferenciación logarítmica razón de cambio relativa del ingreso Sección 12.6 Método de Newton f (xn ) fórmula recursiva, xn+1 = xn − f (xn ) Sección 12.7 Derivadas de orden superior d3y d4 , [f (x)], . . . derivadas de orden superior, f (x), dx 3 dx 4

Ej. 5, p. 544 Ej. 4, p. 548 Ej. 2, p. 553 Ej. 1, p. 557 Ej. 3, p. 562 Ej. 1, p. 566 Ej. 1, p. 569

Resumen Las fórmulas utilizadas para derivar logaritmos naturales y funciones exponenciales son d 1 du ( ln u) = dx u dx y d u du (e ) = eu dx dx

Para diferenciar funciones logarítmicas y exponenciales con base diferente a e, primero transforme la función a base e y luego diferencie el resultado. De manera alternativa, pueden aplicarse las fórmulas de diferenciación du 1 d ( logb u) = · dx ( ln b)u dx d u du (b ) = bu ( ln b) · dx dx

La elasticidad puntual de la demanda es una función que mide cómo un cambio en el precio afecta la demanda del consumidor. Está dada por η=

p dq q dp

donde p es el precio por unidad al que se demandan q unidades. Las tres categorías de elasticidad son las siguientes: |η(p)| > 1 |η(p)| = 1

|η(p)| < 1

la demanda es elástica. elasticidad unitaria. la demanda es inelástica.

Para un cambio porcentual dado en el precio, si existe un cambio porcentual más grande (respectivamente más pequeño) en la cantidad demandada, entonces la demanda es elástica (respectivamente inelástica) y viceversa. Dos relaciones entre la elasticidad y la razón de cambio del ingreso están dadas por dr 1 =p 1+ dq η

dr = q(1 + η) dp

Si una ecuación define de manera implícita a y como función de x [en vez de definirla explícitamente en la forma y = f (x)], entonces dy/dx puede encontrarse por diferenciación implícita. Con este método, se trata a y como una función de x y se diferencian ambos lados de la ecuación con respecto a x. Al hacer esto, recuerde que dy d n (y ) = nyn−1 dx dx y, de manera más general, que

d dy ( f (y)) = f (y) dx dx

Por último, se despeja dy/dx de la ecuación resultante. Suponga que f (x) consiste en productos, cocientes o potencias. Para diferenciar y = logb (f (x)), puede ser conveniente usar las propiedades de los logaritmos para reescribir logb (f (x)) en términos de logaritmos más simples y luego diferenciar esa forma. Para diferenciar y = f (x), donde f (x) consiste en productos, cocientes o potencias, puede utilizarse el método de diferenciación logarítmica. En este método, se toma el logaritmo natural de ambos lados de y = f (x) para obtener ln y = ln (f (x)). Después de simplificar ln (f (x)) por medio de las propiedades de los logaritmos, se diferencian ambos miembros de ln y = ln (f (x)) con respecto a x y después se despeja y¿. La di-

Capítulo 12

ferenciación logarítmica se utiliza también para diferenciar y = uv, donde tanto u como v son funciones de x. Método de Newton es el nombre dado a la fórmula siguiente, la cual se usa para aproximar las raíces de la ecuación f (x) = 0, siempre y cuando f sea diferenciable: xn+1 = xn −

f (xn ) , f (xn )

n = 1, 2, 3, . . .

Repaso

573

En la mayoría de los casos se encontrará que la aproximación mejora conforme n se incrementa. Como la derivada f (x) de una función y = f (x) es en sí misma una función, puede diferenciarse de manera sucesiva para obtener la segunda derivada f (x), la tercera derivada f (x) y otras derivadas de orden superior.

Problemas de repaso En los problemas del 1 al 30, diferencie las funciones dadas.

1. 3. 5. 7.

y = 3ex + e2 + ex + x e f (r) = ln (7r 2 + 4r + 5) 2 y = ex +4x+5 y = ex (x 2 + 2) √ 9. y = (x − 6)(x + 5)(9 − x) ln x 11. y = x e 2

2. f (w) = we + w 4. y = eln x √ 6. f (t) = log6 t 2 + 1 w

2

8. y = 23x

13. f (q) = ln [(q + a) (q + b) ] m

n

2

2

10. f (t) = e1/t ex + e−x 12. y = x2

14. y = (x + 2)3 (x + 1)4 (x − 2)2 2 16. y = (e + e2 )0 15. y = 22x +2x−5 3x ln x 4e 18. y = x 17. y = x−1 e xe 5 2 19. y = log2 (8x + 5) 20. y = ln 2 x 2 21. f (l) = ln (1 + l + l2 + l 3 ) 22. y = (x 2 )x 1 + ex 23. y = (x 2 + 1)x+1 24. y = 1 − ex √ 2 26. y = (x + 3)ln x 25. φ(t) = ln t 4 − t √ (x 2 + 1)1/2 (x 2 + 2)1/3 27. y = 28. y = ( ln x) x 3 2/5 (2x + 6x) (x x )

29. y = (x x )x

30. y = x

31. y = (x + 1) ln x 2 , x = 1

ex +1 ,x = 1 32. y = √ x2 + 1

En los problemas del 31 al 34, evalúe y en el valor dado de x

33. y = (1/x)x , x = e 34. y =

25x (x 2 − 3x + 5)1/3 (x 2 − 3x + 7)3

2

−1

,x = 0

En los problemas 35 y 36, encuentre una ecuación de la recta tangente a la curva en el punto correspondiente al valor dado de x. 35. y = 3ex , x = ln 2 36. y = x + x 2 ln x, x = 1

37. Encuentre la intersección con el eje y de la recta tangente a la 2 gráfica de y = x(22−x ) en el punto donde x = 1.

38. Si w = 2x + ln (1 + x2) y x = ln (1 + t2), encuentre w y dw/dt cuando t = 0. En los problemas del 39 al 42, encuentre la derivada indicada en el punto dado. 39. y = ex

2

−2x+1

, y , (1, 1)

41. y = ln (2x), y , (1, ln 2)

40. y = x 2 ex , y , (1, e)

42. y = x ln x, y , (1, 0)

En los problemas del 43 al 46, encuentre dy/dx.

43. x 2 + 2xy + y2 = 4 44. x 3 y3 = 3 2 46. y2 ey ln x = e2 45. ln (xy ) = xy En los problemas 47 y 48, encuentre d2y/dx2 en el punto dado. 47. x + xy + y = 5, (2, 1)

48. x 2 + xy + y2 = 1, (0, −1)

49. Si y está definida implícitamente por ey = (y + 1)ex, determine dy/dx y d2y/dx2 sólo como funciones explícitas de y. √ d2y √ x + y = 1, encuentre 2 . dx 51. Esquizofrenia Se han usado varios modelos para analizar el tiempo de permanencia en un hospital. Para un grupo particular de esquizofrénicos, uno de tales modelos es9 50. Si

f (t) = 1 − (0.8e−0.01t + 0.2e−0.0002t )

donde f (t) es la proporción del grupo que fue dado de alta al final de t días de hospitalización. Determine la razón de altas (proporción de altas por día) al término de t días. 52. Sismos De acuerdo con la escala Richter,10 el número N de sismos de magnitud M o superiores por unidad de tiempo está dado por log N = A − bM, donde A y b son constantes. Richter afirma que b dN log − = A + log − bM dM q donde q = log e. Verifique esta afirmación.

53. Si f (x) = ex −10x +36x −2x , encuentre todas las raíces reales de f (x) = 0. Redondee sus respuestas a dos decimales. 4

3

2

x 4 2x 3 x5 + + + x 2 + 1 , encuentre todas las raíces 10 6 3 reales de f (x) = 0. Redondee sus respuestas a dos decimales.

54. Si f (x) =

9Adaptado de W. W. Eaton y G. A. Whitmore, “Length of Stay as a Stochastic Process: A General Approach and Application to Hospitalization for Schizophrenia”, Journal of Mathematical Sociology, 5 (1977), pp. 273-292. 10C. F. Richter, Elementary Seismology (San Francisco: W. H. Freeman and Company, Publishers, 1958).

574

Capítulo 12

Temas adicionales de diferenciación

Para las ecuaciones de demanda presentadas en los problemas del 55 al 57, determine si la demanda es elástica, inelástica o si tiene elasticidad unitaria para el valor indicado de q. 500 56. p = 900 − q2 ; q = 10 ; q = 200 q 57. p = 18 − 0.02q; q = 600

55. p =

58. La ecuación de demanda para un producto es q=

20 − p 2

2

para 0 ≤ p ≤ 20

(a) Encuentre la elasticidad puntual de la demanda cuando p = 8. (b) Encuentre todos los valores de p para los cuales la demanda es elástica. 59. La ecuación de la demanda de un producto es q=

2500 − p2

EXPLORE Y AMPLÍE

Encuentre la elasticidad puntual de la demanda cuando p = 30. Si el precio de 30 disminuye en 23 %, ¿cuál es el cambio aproximado en la demanda? 60. La ecuación de la demanda para un producto es q=

100 − p,

donde 0 < p < 100

(a) Encuentre todos los precios que corresponden a la demanda elástica. (b) Calcule la elasticidad puntual de la demanda cuando p = 40. Use su respuesta para estimar el aumento o la disminución porcentuales de la demanda cuando el precio aumenta 5% hasta p = 42. 61. La ecuación x3 – 2x – 2 = 0 tiene una raíz entre 1 y 2. Use el método de Newton para estimar la raíz. Continúe con el procedimiento de aproximación hasta que la diferencia de dos aproximaciones sucesivas sea menor que 0.0001. Redondee su respuesta a cuatro decimales. 62. Encuentre, con precisión de tres decimales, todas las soluciones reales a la ecuación ex = 3x.

Cantidad económica del pedido

E

n administración de inventarios, la cantidad económica del pedido es el tamaño más eficiente, en términos de costo, determinado para surtir nuevamente los pedidos. Con el fin de determinar este tamaño óptimo, es necesario tener una idea de cómo evolucionan las disminuciones y el reabastecimiento, además de saber cuál es el costo resultante.

Nivel de inventario

Tamaño del pedido

Inventario a través del tiempo

t

FIGURA 12.10 Inventario a través del tiempo.

A continuación se listan los supuestos más representativos: 1. El inventario está disminuyendo debido a compras ocurridas a una tasa constante D, la cual se mide en unidades por año. 2. Todos los pedidos de reabastecimiento son del mismo tamaño y cada uno llega en un envío, justo como las existencias van saliendo. 3. Además de los costos por artículo, cada pedido también incluye un costo fijo por orden, F. 4. Cada unidad en existencia tiene un valor constante, V, medido en términos monetarios. 5. El costo de almacenar el inventario es una fracción fija, R, del valor total presente del inventario. Este factor de costo por mantener inventario se mide en términos monetarios de unidad por año. Los supuestos 1 y 2 dan origen a una gráfica del inventario con respecto al tiempo como la que se observa en la figura 12.10.

Ahora se desea minimizar el costo, por año, de manejar el inventario en la forma que describe la figura 12.10. Si el reabastecimiento se pide en lotes de q unidades por lote, enD pedidos por año, para representar un costo tonces existen q FD anual por pedidos de . (El gasto anual debido al costo por q artículo no puede ajustarse mediante el cambio del tamaño del pedido, de modo que este costo no se toma en cuenta en los cálculos que se presentan aquí). Con un nivel de inventaq rio promedio de , el costo anual por mantener inventario es 2 RVq . Entonces, el costo anual relacionado con el inventario, 2 C, es la suma del costo de los pedidos y el costo por mantener inventario: FD RVq + C = C(q) = q 2 Resulta claro que esta función C crece, tanto cuando q se hace grande como cuando q se aproxima a 0. A partir de argumentos que se estudiarán con detalle en el capítulo sidC guiente, se deduce que existe un único valor de q donde dq es igual a 0, entonces este valor de q proporcionará un valor

Capítulo 12

mínimo de C. A continuación se encontrará esta q. dC −FD RV + = =0 dq q2 2 2FD q2 = RV q=

2FD RV

Esta ecuación se llama fórmula de Wilson para el tamaño del lote, en honor de un consultor industrial que popularizó su uso. Al sustituir F = $10 por pedido, D = 1500 unidades por año, R = $0.10 por unidad monetaria por año y V = $10, entonces q resulta que q=

2(10)(1500) ≈ 173.2 (0.10)(10)

El tamaño de pedido más eficiente en costo es de 173 unidades. Las variaciones de la fórmula de Wilson hacen más flexibles uno o más de los cinco supuestos en los que se basa. Un supuesto que puede relajarse es el número 5. Suponga que el costo por mantener inventario como un porcentaje del valor del inventario se eleva cuando el inventario es bajo. (Piense en un gran almacén que se queda casi vacío). Se modelará esto reemplazando R con R(1 + ke−sq). R es el costo anual de mantener inventarios por unidad monetaria para niveles de inventario grandes; el término ke−sq (k, s > 0) eleva el costo para niveles bajos de inventario. El costo anual total del costo del inventario ahora se convierte en FD RVq(1 + ke−sq ) C= + q 2 De nuevo, se desea minimizar esta cantidad y otra vez C se hace grande cuando q crece y cuando q se aproxima a 0. El

Explore y amplíe

575

mínimo es donde dC −FD RV (1 + ke−sq − ksqe−sq ) = + =0 dq q2 2 ln 2 ≈ 0.000693. Entonces el 1000 costo monetario de mantener inventarios es el doble para un inventario pequeño que para uno grande y se encuentra en medio de dos costos obtenidos en un nivel de inventario de 1000 piezas. Si se conservan F, D, R y V igual que antes y se utiliza una calculadora gráfica u otra técnica de solución dC = 0 cuando q ≈ 127.9. El numérica, se encuentra que dq tamaño óptimo del pedido es de 128 unidades. Observe que aunque los supuestos incluyen ahora economías de escala, el costo por mantener inventarios es mayor en todos los niveles de inventario y ha conducido a una cantidad económica de pedido más pequeña.

Suponga que k = 1, s =

Problemas 1. Utilice la fórmula de Wilson para el tamaño del lote y encuentre la cantidad económica del pedido para un artículo que tiene un valor de $36.50, cuesta 5% de su valor almacenarlo por año, se vende a razón de 3400 unidades por año y se le compra a un proveedor que cobra $25 por procesar cada pedido. 2. Suponga que los supuestos 1, 3, 4 y 5 se mantienen, pero que el 2 se modifica: un administrador nunca permite que un inventario caiga al nivel de 0, en lugar de eso mantiene un margen de seguridad de cierto número de unidades. ¿Qué diferencia produce esto en los cálculos de la cantidad económica del pedido? 3. ¿Qué otros supuestos, además del 2 y del 5, podrían relajarse de manera realista? Explique su respuesta.

576

Capítulo 13

Trazado de curvas

13 13.1 Extremos relativos 13.2 Extremos absolutos en un intervalo cerrado 13.3 Concavidad 13.4 Prueba de la segunda derivada 13.5 Asíntotas 13.6 Aplicaciones de máximos y mínimos Repaso del capítulo 13 EXPLORE Y AMPLÍE

A

mediados de la década de 1970, el economista Arthur Laffer explicaba su visión de los impuestos a un político. Para ilustrar su argumento, Laffer tomó una servilleta e hizo un bosquejo de la gráfica que ahora lleva su nombre: curva de Laffer. La curva de Laffer describe el ingreso total del gobierno proveniente de los impuestos como una función de la tasa de impuestos. Es obvio que si la tasa de impuestos es 0, el gobierno no obtiene ingresos. Pero si la tasa de impuestos fuese de 100%, el ingreso también sería igual a 0, ya que no hay incentivo para generar dinero si todo éste se esfuma. Puesto que una tasa de entre 0 y 100% debe generar ingresos, razonó Laffer, la curva que relaciona los ingresos con los impuestos debe verse, en forma cualitativa, más o menos como la que se muestra en la figura del final de esta página. El argumento de Laffer no pretendía mostrar que la tasa óptima de impuestos fuese de 50%, sino probar que, bajo ciertas circunstancias, a saber, cuando la tasa de impuestos está a la derecha del máximo de la curva, es posible aumentar el ingreso del gobierno bajando los impuestos. Éste fue un argumento clave para implementar la reducción de impuestos aprobada por el Congreso estadounidense durante el primer periodo de la presidencia de Reagan. Dado que la curva de Laffer sólo es un dibujo cualitativo, en realidad no proporciona una tasa de impuestos óptima. Los argumentos con base en los ingresos para reducir los impuestos incluyen la hipótesis de que el punto del máximo de ingresos está a la izquierda, en el eje horizontal, del esquema de impuestos actual. De igual manera, quienes argumentan por una elevación en los impuestos para aumentar los ingresos del gobierno, suponen que o bien existe una relación diferente entre impuestos e ingresos o una localización diferente en el máximo de la curva. Entonces, la curva de Laffer es en sí misma demasiado abstracta como para ser de mucha ayuda en la determinación de la tasa óptima de impuestos. Pero incluso un bosquejo muy simple de curvas, como las curvas de oferta y demanda y la curva de Laffer, pueden ayudar a los economistas a describir los factores causales que dirigen una economía. En este capítulo, se estudiarán técnicas para el trazado y la interpretación de curvas.

Ingreso por impuestos

Cambio de la población a lo largo del tiempo

Trazado de curvas

0

576

100% Tasa de impuestos

Sección 13.1

Extremos relativos

Objetivo

13.1 Extremos relativos

Encontrar cuándo es creciente o decreciente una función, determinar valores críticos, localizar máximos y mínimos relativos y establecer la prueba de la primera derivada. Asimismo, hacer el bosquejo de la gráfica de una función usando la información obtenida de la primera derivada.

Naturaleza creciente o decreciente de una función

577

El análisis del comportamiento gráfico de las funciones es una parte básica de las matemáticas y tiene aplicaciones en muchas áreas de estudio. Cuando se hace el bosquejo de una curva, si sólo se colocan puntos quizá no se obtenga información suficiente acerca de su forma. Por ejemplo, los puntos (−1, 0), (0, −1) y (1, 0) satisfacen la función dada por y = (x + 1)3(x − 1). Con base en estos puntos, podría concluirse a la ligera que la gráfica debe tener la forma que se muestra en la figura 13.1(a), pero de hecho, la forma verdadera es la que se ilustra en la figura 13.1(b). En este capítulo se explorará la gran utilidad de la diferenciación en el análisis de una función, de manera que se pueda determinar su forma verdadera y el comportamiento de su gráfica. y

y

1

x

1

1

x

1 1

1

(a)

(b)

FIGURA 13.1 Curvas que pasan por los puntos (−1, 0), (0, −1) y (1, 0).

Se comenzará por analizar la gráfica de la función y = f (x) de la figura 13.2. Observe que conforme x aumenta (de izquierda a derecha) en el intervalo I1, entre a y b, los valores de f (x) también aumentan y la curva asciende. En forma matemática, esta observación significa que si x1 y x2 son dos puntos cualesquiera en I1, tales que x1 < x2, entonces f (x1) < f (x2). Aquí se dice que f es una función creciente en I1. Por otra parte, conforme x aumenta en el intervalo I2, entre c y d, la curva desciende. En este intervalo, x3 < x4 implica que f (x3) > f (x4) y se dice que f es una función decreciente en I2. Estas observaciones se resumen en la definición siguiente.

Definición Se dice que una función f es creciente en el intervalo I cuando, para cualesquiera dos números x1, x2 incluidos en I, si x1 < x2, entonces f (x1) < f (x2). Una función f es decreciente en el intervalo I cuando, para cualesquiera dos números x1, x2 incluidos en I, si x1 < x2, entonces f (x1) > f (x2). y y  f (x) Pendiente positiva f  (x)  0

Pendiente negativa f  (x) 0

f (x3)  f (x4)

f (x1)  f (x2)

a

x1

x2

I1 f creciente

b

c

x3

x4

d

x

I2 f decreciente

FIGURA 13.2 Naturaleza creciente o decreciente de una función.

578

Capítulo 13

Trazado de curvas

En términos de la gráfica de la función, f es creciente en I si la curva se eleva hacia la derecha y f es decreciente en I si la curva cae hacia la derecha. Recuerde que una línea recta con pendiente positiva se eleva hacia la derecha y una recta con pendiente negativa cae hacia la derecha. De regreso a la figura 13.2, se nota que en el intervalo I1, las rectas tangentes a la curva tienen pendientes positivas, por lo que f (x) debe ser positiva para toda x en I1. Una derivada positiva implica que la curva está elevándose. En el intervalo I2, las rectas tangentes tienen pendientes negativas, por lo que f (x) < 0 para toda x en I2. La curva desciende donde la derivada es negativa. Así, se tiene la siguiente regla que permite usar la derivada para determinar cuándo una función es creciente o decreciente: Regla 1

Criterios para funciones crecientes o decrecientes

Sea f diferenciable en el intervalo (a, b). Si f (x) > 0 para toda x en (a, b), entonces f es creciente en (a, b). Si f (x) < 0 para toda x en (a, b), entonces f es decreciente en (a, b). Con el propósito de ilustrar estas ideas, se usará la regla 1 para determinar los intervalos en donde y = 18x − 23 x 3 es creciente y los intervalos en que y es decreciente. Haciendo y = f (x), debemos determinar cuándo f (x) es positiva y cuándo es negativa. Se tiene f (x) = 18 − 2x2 = 2(9 − x2) = 2(3 + x)(3 − x)

Empleando la técnica de la sección 10.4, es posible encontrar el signo de f (x) probando los intervalos determinados por las raíces de 2(3 + x)(3 − x) = 0, esto es, −3 y 3. Tales valores deben disponerse en orden creciente en la parte superior de un diagrama de signos para f de manera que se divida el dominio en f intervalos. (Vea la figura 13.3). En cada intervalo, el signo de f (x) está determinado por los signos de sus factores:  3x 3x



f (x)



f(x)

3

3 

0

0



 



0





0 





FIGURA 13.3 Diagrama de signos para f (x) = 18 − 9x2 y su interpretación para f (x). y

y  18x  23 x3

entonces el signo ( f (x)) = 2(−)(+) = −, por lo que f es decreciente.

Si x > 3,

entonces el signo ( f (x)) = 2(+)(−) = −, por lo que f es decreciente.

Si −3 < x < 3,

36

x

3

3

 36 Decreciente

Si x < −3,

Creciente

Decreciente

FIGURA 13.4 Crecimiento y decrecimiento para y = 18x − 23 x 3 .

entonces el signo ( f (x)) = 2(+)(+) = +, por lo que f es creciente.

Estos resultados se indican en el diagrama de signos dado en la figura 13.3, donde la línea inferior es una versión esquemática de lo que dicen los signos de f acerca de f. Observe que los segmentos de recta horizontal en el renglón inferior indican tangentes horizontales para f en −3 y en 3. Así, f es decreciente en (−∞, −3) y (3, ∞) y es creciente en (−3, 3). Esto corresponde a la naturaleza creciente y decreciente de la gráfica de f mostrada en la figura 13.4. De hecho, la utilidad de un diagrama de signos bien construido consiste en proporcionar un esquema para la construcción subsiguiente de la propia gráfica de una función.

Extremos Ahora vea la gráfica de y = f (x) en la figura 13.5. Pueden hacerse algunas observaciones. Primero, hay algo especial con respecto a los puntos P, Q y R. Observe que P es más alto que cualquier otro punto “cercano” sobre la curva —lo mismo puede decirse para R—. El punto Q es más bajo que cualquier otro punto “cercano” sobre la curva. Como P, Q y R, pueden no ser necesariamente los puntos más altos o más bajos en toda la curva, se dice que la gráfica

Extremos relativos

Sección 13.1 y

f (c) no existe

f (a)  0 R

P

signo (f (x)) 

Máximo relativo

Máximo relativo

signo (f (x))   signo (f (x))  

signo (f(x))  

Q f  (b)  0

Mínimo relativo a

579

b

c

x

FIGURA 13.5 Máximos y mínimos relativos.

ADVERTENCIA Asegúrese de notar la diferencia entre los valores extremos relativos y el lugar donde ocurren éstos.

de f tiene un máximo relativo en a y en c y un mínimo relativo en b. La función f tiene valores máximos relativos de f (a) en a y f (c) en c y tiene un valor mínimo relativo de f (b) en b. También se dice que (a, f (a)) y (c, f (c)) son puntos máximos relativos y que (b, f (b)) es un punto mínimo relativo en la gráfica de f. De regreso a la gráfica, se observa que hay un máximo absoluto (el punto más alto en toda la curva) en a, pero no un mínimo absoluto (el punto más bajo en toda la curva) porque se supone que la curva se prolonga de manera indefinida hacia abajo. De manera más precisa, estos nuevos términos se definen como sigue:

Definición Una función f tiene un máximo relativo en a si existe un intervalo abierto que contenga a a sobre el cual f (a) ≥ f (x) para toda x incluida en el intervalo. El valor máximo relativo es f (a). Una función f tiene un mínimo relativo en a si existe un intervalo abierto que contenga a a sobre el cual f (a) ≤ f (x) para toda x incluida en el intervalo. El valor mínimo relativo es f (a). Si existe un máximo absoluto, es único; sin embargo, puede ocurrir para más de un valor de x. Un enunciado semejante es cierto para un mínimo absoluto.

Definición Una función f tiene un máximo absoluto en a si f (a) ≥ f (x) para toda x en el dominio de f. El máximo absoluto es f (a). Una función f tiene un mínimo absoluto en a si f (a) ≤ f (x) para toda x incluida en el dominio de f. El valor mínimo absoluto es f (a). Cuando se haga referencia a un máximo o un mínimo relativo se le llamará extremo relativo. De manera análoga, se aludirá a los extremos absolutos. Al tratar con extremos relativos, se compara el valor que tenga la función en un punto con el valor que tenga en puntos cercanos; sin embargo, al tratar con extremos absolutos, se compara el valor de la función en un punto con todos los otros valores determinados por el dominio. Así, los extremos relativos son locales por naturaleza, mientras que los extremos absolutos son globales. Con referencia a la figura 13.5, se observa que en un extremo relativo la derivada puede no estar definida (por ejemplo, cuando x = c). Pero siempre que esté definida en un extremo relativo, es igual a 0 (por ejemplo, en x = a y en x = b), por lo que la recta tangente es horizontal. Se puede establecer lo siguiente: Regla 2

Una condición necesaria para extremos relativos

Si f tiene un extremo relativo en a, entonces f (a) = 0 o bien f (a) no existe. La implicación de la regla 2 sólo es válida en una dirección:  f (a) = 0  extremo relativo o implica en a  f (a) no existe

La regla 2 no dice que si f (a) es 0 o f (a) no existe, entonces debe existir un extremo relativo en a. De hecho, es posible que no exista ninguno. Por ejemplo, en la figura 13.6a, f (a)

580

Capítulo 13

Trazado de curvas y

y y  f(x) f (a)  0 pero no hay extremo relativo en a

x

a (a)

f (a) no existe pero no hay extremo relativo en a

a

x

(b)

FIGURA 13.6 No hay extremo relativo en a.

es 0 porque la recta tangente es horizontal en a, pero no se tiene un extremo relativo ahí. En la figura 13.6b, f (a) no existe porque la recta tangente es vertical en a, pero de nuevo no se tiene un extremo relativo ahí. Pero si se desea encontrar todos los extremos relativos de una función —y esta es una tarea importante— lo que la regla 2 sí dice es que la búsqueda puede limitarse a aquellos valores de x incluidos en el dominio de f para los cuales f (x) = 0 o bien f (x) no existe. En forma típica, durante las aplicaciones, lo anterior reduce la búsqueda de extremos relativos a partir del número infinito de x para las cuales f está definida hasta un pequeño número finito de posibilidades. Como estos valores de x son tan importantes para localizar los extremos relativos de f, se llaman valores críticos para f y si a es un valor crítico para f, también puede decirse que (a, f (a)) es un punto crítico sobre la gráfica de f. Así, en la figura 13.5, los números a, b y c son valores críticos y P, Q y R son puntos críticos.

Definición Para una a en el dominio de f, si f (a) = 0 o bien f (a) no existe, entonces a se denomina valor crítico para f. Si a es un valor crítico, entonces el punto (a, f (a)) se denomina punto crítico para f. En un punto crítico, puede haber un máximo relativo, un mínimo relativo o ninguno de éstos. Además, a partir de la figura 13.5, se observa que cada extremo relativo ocurre en un punto alrededor del cual el signo de f (x) está cambiando. Para el máximo relativo en a, el signo de f (x) va desde + para x < a hasta — para x > a, en tanto x esté cerca de a. Para el mínimo relativo en b, el signo de f (x) va de − a + y, para el máximo relativo en c, va nuevamente de + a −. Entonces, alrededor de máximos relativos, f es creciente y luego decreciente y, para los mínimos relativos, es cierta la proposición inversa. Con más precisión, se tiene la regla siguiente: Regla 3 Criterios para extremos relativos

Suponga que f es continua en un intervalo abierto I que contiene el valor crítico a y que f es diferenciable en I, excepto posiblemente en a. 1. Si f (x) cambia de positiva a negativa cuando x aumenta al pasar por a, entonces f tiene un máximo relativo en a. 2. Si f (x) cambia de negativa a positiva cuando x aumenta al pasar por a, entonces f tiene un mínimo relativo en a. Para ilustrar la regla 3 con un ejemplo concreto, vea de nuevo la figura 13.3, el diagrama de signos para f (x) = 18 − 2x2. El renglón marcado por f (x) muestra claramente que 2 f (x) = 18x − x 2 tiene un mínimo relativo en −3 y un máximo relativo en 3. El renglón 3 que proporciona la interpretación de la gráfica para f, marcado como f (x), se deduce inmediatamente a partir del renglón que está arriba de él. La importancia del renglón de f (x) es

Sección 13.1

Extremos relativos

581

y

ADVERTENCIA Se hace énfasis de nuevo en que no a todo valor crítico le corresponde un extremo relativo. Por ejemplo, si y = f (x) = x3, entonces f (x) = 3x2. Como f (0) = 0, 0 es un valor crítico. Pero si x < 0, entonces 3x2 > 0 y, si x > 0, entonces 3x2 > 0. Como f (x) no cambia de signo en 0, no existe un extremo relativo ahí. De hecho, como f (x) ≥ 0 para toda x, la gráfica de f no desciende nunca y se dice que f es no decreciente. (Vea la figura 13.8).

y

y  f (x)  x3 f  (x)  0 x f(x)  0

y  f (x)  12 x 0





1 x3





f(x)



 f(x )  0

f(x)

f (x )  0 x

(a)

(b)

f (0) no está definida, pero 0 no es un valor crítico porque 0 no está en el dominio de f.

FIGURA 13.7

que proporciona un paso intermedio en el trazado real de la gráfica de f. En este renglón se establece, de manera visual, que f tiene un mínimo relativo en −3 y un máximo relativo en 3. Cuando se buscan los extremos de una función f, debe tenerse cuidado con las a que no están en el dominio de f pero tienen valores cercanos en el dominio de f. Considere el siguiente ejemplo. Si 2 1 y = f (x) = 2 , entonces f (x) = − 3 x x

f  (x)  0

Aunque f (x) no exista en 0, 0 no es un valor crítico porque no está en el dominio de f. Así, un extremo relativo no puede ocurrir en 0. Sin embargo, la derivada puede cambiar de signo alrededor de cualquier valor de x en que f (x) no esté definida, por lo que tales valores son FIGURA 13.8 El 0 es un valor crítico, importantes en la determinación de los intervalos sobre los que f es creciente o decreciente. pero no proporciona un extremo relativo. En particular, dichos valores deben incluirse en un diagrama de signos para f . Vea la figura 13.7(a) y la gráfica anexa 13.7(b). Observe que la barra vertical en el 0 del diagrama sirve para indicar que 0 no está en el dominio de f. Aquí no existen extremos de ningún tipo. En la regla 3, debe satisfacerse la hipótesis, o la conclusión no es necesariamente válida. Por ejemplo, considere el caso de la función definida por partes  1 si x = 0 f (x) = x 2  0 si x = 0 Aquí, 0 está explícitamente en el dominio de f pero f no es continua en 0. En la sección 11.1 se vio que si una función f no es continua en a, entonces f no es diferenciable en a, lo cual significa que f (a) no existe. Así, f (0) no existe y 0 es un valor crítico que debe incluirse en el diagrama de signos para f que se muestra en la figura 13.9(a). Se extienden las convenciones del diagrama de signos al indicar con un símbolo × aquellos valores para y

0





1 x3







f (x)







f(x)

y  f (x) 

0 (a)

1/x2 si x  0 0 si x = 0

x (b)

FIGURA 13.9 El 0 es un valor crítico, pero la regla 3 no es aplicable.

582

Capítulo 13

Trazado de curvas

los cuales f no existe. Se ve en este ejemplo que f (x) cambia de positiva a negativa cuando x aumenta al pasar por 0, pero que f no tiene un máximo relativo en 0. Aquí la regla 3 no es aplicable porque no se satisface su hipótesis de continuidad. En la figura 13.9(b), 0 se representa en el dominio de f. Resulta claro que f es un mínimo absoluto en 0 porque f (0) = 0 y, para toda x = 0, f (x) > 0. Resumiendo los resultados de esta sección, se tiene la prueba de la primera derivada para los extremos relativos de y = f (x): Prueba de la primera derivada para los extremos relativos

Paso 1. Encontrar f (x). Paso 2. Determinar todos los valores críticos de f [aquellas a donde f (a) = 0 o f (a) no exista] y cualquier a que no esté en el dominio de f pero tenga valores cercanos en el dominio de f, y construir entonces un diagrama de signos que muestre, para cada uno de los intervalos determinados por estos valores, si f es creciente ( f (x) > 0) o decreciente ( f (x) < 0). Paso 3. Para cada valor crítico a en que f es continua, determinar si f (x) cambia de signo cuando x crece al pasar por a. Habrá un máximo relativo en a si f (x) cambia de + a −, al ir de izquierda a derecha, y habrá un mínimo relativo si f (x) cambia de − a + al ir de izquierda a derecha. Si f (x) no cambia de signo, no habrá un extremo relativo en a. Paso 4. Para los valores críticos a en los cuales f no es continua, analizar la situación usando directamente las definiciones de los extremos. EJEMPLO 1

APL Í Q U E LO u 1. La ecuación de costo para un puesto de salchichas está dada por c(q) = 2q3 − 21q2 + 60q + 500, donde q es el número de bocadillos vendidos y c(q) es el costo por unidad. Utilice la prueba de la primera derivada para determinar dónde ocurren los extremos relativos.

Prueba de la primera derivada 4 Si y = f (x) = x + , para x = −1 , para x = −1 utilice la prueba de la primera derivax+1 da para encontrar dónde se presentan los extremos relativos. Solución: Paso 1. f (x) = x + 4(x + 1)−1 , por lo que

f (x) = 1 + 4(−1)(x + 1)−2 = 1 −

4 (x + 1)2

(x + 1)2 − 4 x 2 + 2x − 3 = (x + 1)2 (x + 1)2 (x + 3)(x − 1) = para x = −1 (x + 1)2 Observe que f (x) se expresó como un cociente con el numerador y el denominador completamente factorizados. Esto permite determinar con facilidad, en el paso 2, dónde f (x) es 0 o no existe, así como los signos de f . =

Paso 2. Haciendo f (x) = 0, resulta x = −3, 1. El denominador de f (x) es 0 cuando x es −1. Se observa que −1 no está en el dominio de f pero que todos los valores cercanos a −1 sí están en el dominio de f. Se construye un diagrama de signos, encabezado por los valores −3, −1 y 1 (que se han colocado en orden creciente). Vea la figura 13.10. Los tres valores conducen a probar cuatro intervalos como se muestra en el diagrama de signos. En cada uno de esos intervalos, f es diferenciable y no es 0. Se determina el signo de f en cada intervalo al determinar primero el signo de cada uno de sus factores en cada intervalo. Por ejemplo, considerando primero el intervalo (−∞, −3), no es fácil ver inmediatamente que f (x) > 0 ahí; pero sí es fácil ver que x + 3 < 0 para x < −3, mientras que (x + 1)−2 > 0 para toda x = 1 y x − 1 < 0 para x < 1. Estas observaciones son útiles para los signos de los factores incluidos en la columna (−∞, −3) del diagrama. El signo de f (x) en esa columna se obtiene al “multiplicar signos” (hacia abajo): (−)(+)(−) = +. Se repiten estas consideraciones para los otros tres intervalos. Observe que la línea vertical gruesa trazada en el −1 del diagrama indica que −1 no está en el dominio de f y, por ende,

Sección 13.1 

3

x3



(x  1)2

0

1

1 











x1







0



f (x)







0



0 



FIGURA 13.10 Diagrama de signos para f (x) =

yx

4 x1 3 3 1

x

1

5

FIGURA 13.11 Gráfica de 4 y=x+ . x+1

(x + 3)(x − 1) . (x + 1)2

no puede dar lugar a ningún extremo. En el renglón inferior del diagrama de signos se registra, de manera gráfica, la naturaleza de las líneas tangentes a f (x) en cada intervalo y en los valores donde f es 0. Paso 3. Sólo a partir del diagrama de signos se concluye que en −3 hay un máximo relativo (puesto que f (x) cambia de + a − en −3). Además del diagrama, se calcula f (−3) = −3 + (4/−2) = −5 y esto da el valor máximo relativo de −5 en −3. A partir del diagrama, también se concluye que existe un mínimo relativo en 1 [porque f (x) cambia de − a + en 1]. Puesto que f (1) = 1 + 4/2 = 3, se ve que en 1 el valor mínimo relativo es 3. Paso 4. No existen valores críticos en los puntos donde f no es continua, por lo que las consideraciones anteriores proporcionan la visión completa de los extremos relativos de f (x), cuya gráfica se da en la figura 13.11. Observe que la forma general de la gráfica, de hecho, fue pronosticada por el renglón inferior del diagrama de signos (figura 13.10). Ahora resuelva el problema 37 v EJEMPLO 2

0 (x)

583





f(x)

y

Extremos relativos

Un extremo relativo donde f (x) no existe

Pruebe y = f (x) = x2/3 para los extremos relativos.

1/3

Solución: Se tiene

f (x)

2 −1/3 x 3 2 = √ 33x

f (x) =

f(x)

FIGURA 13.12 Diagrama de signos 2 para f (x) = √ . 33x

y

y  x2/3 x

y el diagrama de signos es el que se muestra en la figura 13.12. De nuevo, se usa el símbolo × en la línea vertical de 0 para indicar que el factor x−1/3 no existe en 0. Por lo tanto, f (0) no existe. Como f es continua en 0, a partir de la regla 3 se concluye que f tiene un mínimo relativo en 0 de f (0) = 0 y que no existen otros extremos relativos. Además, se observa mediante inspección que f tiene un mínimo absoluto en 0. La gráfica de f se comporta como se muestra en la figura 13.13. Note que se pudo haber predicho su forma a partir de la línea inferior del diagrama de signos de la figura 13.12, donde se muestra que no puede haber una tangente con pendiente en 0. (Por supuesto, la tangente sí existe en 0, pero es una recta vertical). Ahora resuelva el problema 41 v

FIGURA 13.13 La derivada no existe en 0 y hay un mínimo en 0.

EJEMPLO 3

Determinación de extremos relativos

Pruebe y = f (x) = x2ex para los extremos relativos.

Solución: Por la regla del producto,

f (x) = x2ex + ex(2x) = xex(x + 2)

584

Capítulo 13

Trazado de curvas 

0

2

x2



x





ex





f (x)



f(x)

0

0 





 

0

 

0





FIGURA 13.14 Diagrama de signos para f (x) = x(x + 2)ex. APL Í Q U E LO u 2. Un medicamento se inyecta en el torrente sanguíneo de un paciente. La concentración del medicamento en el torrente sanguíneo t horas después de haberse inyectado se aproxima por 0.14t medio de C(t) = 2 . Encuent + 4t + 4 tre los extremos relativos para t > 0 y utilícelos para determinar cuándo está el medicamento en su máxima concentración.

Después de observar que ex siempre es positiva, se obtienen los valores críticos 0 y −2. A partir del diagrama de signos de f (x) dado en la figura 13.14, se concluye que existe un máximo relativo cuando x = −2 y un mínimo relativo cuando x = 0. Ahora resuelva el problema 49 v

Trazado de una curva En el ejemplo siguiente se muestra la forma en que puede usarse la prueba de la primera derivada, junto con los conceptos de intersección y simetría, como una ayuda para trazar la gráfica de una función. EJEMPLO 4

Trazado de una curva

Trace la gráfica de y = f (x) = 2x3 − x4 con ayuda de las intersecciones, la simetría y la prueba de la primera derivada. Solución:

Intersecciones Si x = 0, entonces f (x) = 0, de modo que la intersección y es (0, 0). A continuación, observe que √ √ f (x) = 2x 2 − x 4 = x 2 (2 − x 2 ) = x 2 2 + x 2−x √ √ De√manera que si y = 0, entonces x = 0, ± 2 y las intersecciones x son (− 2, 0), (0, 0), y ( 2, 0). Se tiene el diagrama de signos para la propia f (figura 13.15), el cual muestra los intervalos sobre los que la gráfica de y = f (x) está por encima del eje x (+) y los intervalos sobre los que la gráfica de y = f (x) está por debajo del eje x (−). 2 2 x2 2

0

2

0

x

0 x

0

f(x)

0

FIGURA 13.15

0

0

√ √ Diagrama de signos para f (x) = ( 2 + x)x 2 ( 2 − x).

Simetría Al investigar la simetría con respecto al eje y, se tiene f (−x) = 2(−x)2 − (−x)4 = 2x 2 − x 4 = f (x)

Por lo que se tiene simetría con respecto al eje y. Como y es una función (y no es la función 0), no hay simetría con respecto al eje x y, en consecuencia, no hay simetría con respecto al origen. Prueba de la primera derivada Paso 1. y = 4x − 4x3 = 4x(1 − x2) = 4x(1 + x)(1 − x). Paso 2. Al hacer y = 0 se obtienen los valores críticos x = 0, ±1. Como f es un polinomio, está definido y es diferenciable para toda x. Así que los únicos valores que encabezan el diagrama de signos para f son −1, 0, 1 (en orden creciente) y el diagrama de signos se da en la figura 13.16. Como se tiene interés en determinar una gráfica,

Sección 13.1  

4x





1x





f (x)



f(x)

0

0 

1

0

1

1x





0

0

Extremos relativos

585













0





0 





FIGURA 13.16 Diagrama de signos de y = (1 + x)4x(1 − x).

los puntos críticos adquieren mucha importancia. Sustituyendo los valores críticos en la ecuación original, y = 2x2 — x4, se obtienen las coordenadas y de esos puntos. Se encuentra que los puntos críticos son (−1, 1), (0, 0) y (1, 1). Paso 3. A partir del diagrama de signos y de las evaluaciones realizadas en el paso 2, es claro que f tiene máximos relativos en (−1, 1) y (1, 1) y un mínimo relativo en (0, 0). (El paso 4 no es aplicable aquí). y

Máximo relativo

y

Máximo relativo

(1, 1)

1

1 Mínimo relativo

1

x

y  2x2  x4 (1, 1)

1

(0, 0) 1

 2 1

(a)

2

x

(b)

FIGURA 13.17 Reunión de la información para determinar la gráfica de y = 2x2 − x4.

Análisis En la figura 13.17(a), se han indicado las tangentes horizontales en los puntos máximo y mínimo relativos. Se sabe que la curva asciende desde la izquierda, tiene un máximo relativo, luego desciende, tiene un mínimo relativo, después se eleva hacia un máximo relativo y de ahí en adelante desciende. Por simetría, es suficiente con trazar la gráfica en un lado del eje y y luego construir una imagen en espejo en el otro lado. También se conocen, a partir del diagrama de signos construido para f, los puntos donde la gráfica cruza y toca al eje x, lo cual agrega aún más precisión al bosquejo que se muestra en la figura 13.17(b). Como un simple comentario, puede observarse que ocurren máximos absolutos en x = ±1. Vea la figura 13.17(b). No existe mínimo absoluto. Ahora resuelva el problema 59 v

TECNOLOGÍA Una calculadora gráfica es una poderosa herramienta útil para investigar los extremos relativos. Por ejemplo, considere la función f (x) = 3x4 − 4x3 + 4

cuya gráfica se muestra en la figura 13.18. Parece que hay un mínimo relativo cerca de x = 1. Este mínimo puede localizarse usando la técnica “dibuje y amplifique” o (en la TI-83 Plus) la característica de “mínimo”. Este último procedimiento se muestra en la figura 13.19. Se estima que el punto mínimo relativo es (1.00, 3).

8

3

FIGURA 13.18 Gráfica de f (x) = 3x4 − 4x3 + 4.

586

Capítulo 13

Trazado de curvas 8

8

3

FIGURA 13.19

3

Mínimo relativo en (1.00, 3).

Ahora se verá que la gráfica de f indica cuándo ocurren los extremos. Se tiene f’(x) = 12x3 − 12x2 cuya gráfica se muestra en la figura 13.20. Parece que f (x) es 0 en dos puntos. Usando “dibuje y amplifique” o el dispositivo para encontrar “ceros”, se estima que los ceros de f (valores críticos de f ) son 1 y 0. Alrededor de x = 1, se observa que f (x) pasa de valores negativos a valores positivos. (Esto es, la gráfica de f pasa de abajo hacia arriba del eje x). Así, se concluye que f tiene un mínimo relativo en x = 1, lo cual confirma el resultado anterior.

FIGURA 13.20 Gráfica de f (x) = 12x3 − 12x2.

Alrededor del valor crítico x = 0, los valores de f (x) son negativos. Como f (x) no cambia de signo, se concluye que no existe un extremo relativo en x = 0. Esto es también evidente en la gráfica de la figura 13.18. Vale la pena mencionar que la gráfica de f se puede aproximar sin determinar la propia f (x). Para ello, se hace uso de la característica “nDeriv”. Primero se introduce la función f como Y1. Luego se establece Y2 = nDeriv(Y1, X,X) La gráfica de Y2 aproxima la gráfica de f (x).

PROBLEMAS 13.1 En los problemas del 1 al 4, se da la gráfica de una función (figuras 13.21 a 13.24). Encuentre los intervalos abiertos en los que la función está creciendo o decreciendo, así como las coordenadas de todos los extremos relativos. 1.

3.

y

y

4

y  f (x)

y  f(x)

3

1

2 4

1 1

2 1 1

2

3

4

x

4

2

x

5

FIGURA 13.23

y

4.

FIGURA 13.21

3 2

2. y

y  f (x)

1 3

1

1

2

1 1

1 1

2

x

y  f(x)

1 2 3

FIGURA 13.22

FIGURA 13.24

2

3

x

Sección 13.1

En los problemas del 5 al 8 se da la derivada de una función continua f. Encuentre los intervalos abiertos en los que f es (a) creciente, (b) decreciente y (c) encuentre los valores de x de todos los extremos relativos. 5. f (x) = (x + 3)(x − 1)(x − 2) 6. f (x) = 2x(x − 1)3 x(x + 2) 7. f (x) = (x + 1)(x − 3)2 8. f (x) = 2 x +1 En los problemas del 9 al 52, determine cuándo la función es (a) creciente, (b) decreciente y (c) determine dónde ocurren los extremos relativos. No trace la gráfica. 10. y = x 2 + 4x + 3 9. y = −x 3 − 1 5 11. y = x − x 2 + 2 12. y = x 3 − x 2 − 2x + 6 2 x4 x3 13. y = − − 2x 2 + 5x − 2 14. y = − − x 3 3 4 4 2 15. y = x − 2x 16. y = −3 + 12x − x 3

7 17. y = x 3 − x 2 + 2x − 5 18. y = x 3 − 6x 2 + 12x − 6 2 19 19. y = 2x 3 − x 2 + 10x + 2 20. y = −5x 3 + x 2 + x − 7 2 9 47 x3 22. y = x 5 − x 3 + 10x 21. y = − 5x 2 + 22x + 1 5 3 3 6 x 24. y = 3x − (Observación: 23. y = 3x 5 − 5x 3 2 4 3 2 x + x +x +x+1 = 0 no tiene raíces reales).

29. y = (x 2 − 4)4

3x 4 − 4x 3 + 17 2 4 13 28. y = x 5 − x 3 + 3x + 4 5 3 √ 3 30. y = x(x − 2)

31. y =

32. y =

25. y = −x 5 − 5x 4 + 200 27. y = 8x 4 − x 8 5 x−1 10 33. y = √ x

35. y =

x2 2−x

26. y =

3 x ax + b 34. y = cx + d (a) para ad − bc > 0 (b) para ad − bc < 0

36. y = 4x 2 +

1 x

2x 2 x2 − 3 38. y = 2 x+2 4x − 25 √ ax 2 + b 39. y = 2 para d/c < 0 40. y = 3 x 3 − 9x cx + d (a) para ad − bc > 0 (b) para ad − bc < 0 41. y = (x − 1)2/3 42. y = x 2 (x + 3)4 37. y =

43. y = x 3 (x − 6)4

44. y = (1 − x)2/3

47. y = x − 9 ln x

48. y = x −1 ex

45. y = e−πx + π 2

49. y = e − e x

−x

46. y = x ln x

50. y = e−x

2

/2

Extremos relativos

587

52. y = (x2 + 1)e−x

51. y = x ln x − x

En los problemas del 53 al 64, determine los intervalos en los que la función es creciente o decreciente, los extremos relativos, la simetría y aquellas intersecciones que se pueden obtener de manera conveniente. Después bosqueje la gráfica. 53. y = x 2 − 3x − 10 55. y = 3x − x 3 57. y = 2x 3 − 9x 2 + 12x

59. y = x 4 − 2x 2

61. y = (x − 1)2 (x + 2)2 √ 63. y = 2 x − x

54. y = 2x 2 + x − 10 56. y = x 4 − 16 58. y = 2x 3 − x 2 − 4x + 4 6 60. y = x 6 − x 5 5 √ 62. y = x(x 2 − x − 2) 64. y = x 5/3 − 2x 2/3

65. Haga el bosquejo de la gráfica de una función continua f tal que f (2) = 2, f (4) = 6, f (2) = f (4) = 0, f (x) < 0 para x < 2, f (x) > 0 para 2 < x < 4, f tenga un máximo relativo en 4 y límx→∞ f (x) = 0. 66. Haga el bosquejo de la gráfica de una función continua f tal que f (1) = 2, f (4) = 5, f (1) = 0, f (x) ≥ 0 para x < 4, f tenga un máximo relativo cuando x = 4 y tenga una recta tangente vertical en x = 4. 67. Costo promedio Si cf = 25 000 es una función de costo fijo, demuestre que la función de costo fijo promedio cf = cf /q es una función decreciente para q > 0. Por lo que, cuando la producción q crece una unidad, se reduce la porción unitaria de costo fijo. 68. Costo marginal Si c = 3q — 3q2 + q3 es una función de costo, ¿cuándo es creciente el costo marginal? 69. Ingreso marginal Dada la función de demanda

p = 500 − 5q encuentre cuándo es creciente el costo marginal. √ 70. Función de costo Para la función de costo c = q , demuestre que los costos marginal y promedio son siempre decrecientes para q > 0. 71. Ingreso Para el producto de un fabricante, la función de ingreso está dada por r = 240q + 57q2 — q3. Determine la producción necesaria para obtener un ingreso máximo. 72. Mercados de trabajo Eswaran y Kotwal1 estudian economías agrarias en las que hay dos tipos de trabajadores, permanentes y eventuales. Los trabajadores permanentes son empleados bajo contrato a largo plazo y pueden recibir prestaciones como vacaciones y atención médica. Los eventuales son empleados por día y efectúan tareas rutinarias como deshierbe, cosecha y trillado. La diferencia z en el costo a valor presente de contratar a un trabajador permanente y a un eventual está dada por

z = (1 + b)wp − bwc donde wp y wc son los salarios de trabajo permanente y eventual, respectivamente, b es una constante positiva y wp es una función de wc. (a) Demuestre que dwp b dz = (1 + b) − dwc 1+b dwc

(b) Si dwp/dwc < b/(1 + b), demuestre que z es una función decreciente de wc.

1M. Eswaran y A. Kotwal, “A Theory of Two-Tier Labor Markets in Agrarian Economics”, The American Economic Review, 75, núm. 1 (1985), pp. 162-177.

588

Capítulo 13

Trazado de curvas

73. Contaminación térmica En el análisis de Shonle acerca de la contaminación térmica,2 la eficiencia de una planta de energía se mide por Tc E = 0.71 1 − Th

lismo. Suponga que el porcentaje P de gente que sufre este efecto a una altura de h miles de pies está dado por5

donde Th y Tc son las temperaturas absolutas correspondientes a las reservas de agua que tienen temperaturas más elevadas y temperaturas más frías, respectivamente. Suponga que Tc es una constante positiva y que Th es positiva. Por medio del cálculo, demuestre que la eficiencia aumenta conforme se incrementa Th. 74. Servicio telefónico En un análisis de precio del servicio telefónico local, Renshaw3 determina que el ingreso total r está dado por a2 a p − p2 + r = 2F + 1 − b b

¿Es P una función creciente de h?

donde p es un precio indexado por llamada y a, b y F son constantes. Determine el valor de p que maximiza el ingreso. 75. Costos de almacenamiento y envío En su modelo de costos de almacenamiento y envío de materiales para un proceso de manufactura, Lancaster4 obtiene la siguiente función de costo 144 C(k) = 100 100 + 9k + 1 ≤ k ≤ 100 k donde C(k) es el costo total de almacenamiento y transporte para 100 días de operación si una carga de k toneladas de material se traslada cada k días. (a) Encuentre C(1). (b) ¿Para qué valor de k tiene C(k) un mínimo? (c) ¿Cuál es el valor mínimo? 76. Fisiología (aeroembolismo) Cuando un buzo sufre descompresión o un piloto vuela a gran altura, el nitrógeno empieza a burbujear en la sangre, ocasionando lo que se denomina aeroembo-

P=

100 1 + 100 000e−0.36h

En los problemas del 77 al 80, con base en la gráfica de la función, encuentre las coordenadas de todos los extremos relativos. Redondee sus respuestas a dos decimales. 77. y = 0.3x 2 + 2.3x + 5.1 8.2x 79. y = 0.4x 2 + 3 81. Grafique la función

78. y = 3x 4 − 4x 3 − 5x + 1 ex (3 − x) 80. y = 7x 2 + 1

f (x) = [x(x − 2)(2x − 3)]2

en la ventana −1 ≤ x ≤ 3, −1 ≤ y ≤ 3. A primera vista, podría parecer que esta función tiene dos puntos mínimos relativos y un máximo relativo. Sin embargo, en realidad tiene tres puntos mínimos relativos y dos máximos relativos. Determine los valores x de esos puntos. Redondee sus respuestas a dos decimales. 82. Si f (x) = 3x3 − 7x2 + 4x + 2, exhiba las gráficas de f y f en la misma pantalla. Note que es en f (x) = 0 donde ocurren los extremos relativos de f. 83. Sea f (x) = 6 + 4x − 3x2 − x3. (a) Encuentre f (x). (b) Grafique f (x). (c) Observe dónde es positiva f (x) y dónde es negativa. Proporcione los intervalos (redondeados a dos decimales) en que f es creciente y decreciente. (d) Grafique f y f en la misma pantalla y verifique sus resultados del inciso (c). 84. Si f (x) = x4 −x2 − (x + 2)2, encuentre f (x). Determine los valores críticos de f. Redondee sus respuestas a dos decimales.

Objetivo

13.2 Extremos absolutos en un intervalo cerrado

Encontrar los valores extremos en un intervalo cerrado.

Si una función f es continua en un intervalo cerrado [a, b], puede demostrarse que entre todos los valores de f (x) de la función de x en [a, b] debe haber un valor máximo absoluto y un valor mínimo absoluto. Esos dos valores se llaman valores extremos de f en ese intervalo. Esta importante propiedad de las funciones continuas se llama teorema del valor extremo. Teorema del valor extremo

Si una función es continua en un intervalo cerrado, entonces la función tiene tanto un valor máximo como un valor mínimo en ese intervalo. Por ejemplo, en la figura 13.25 cada función es continua en el intervalo cerrado [1, 3]. En forma geométrica, el teorema del valor extremo asegura que sobre este intervalo cada gráfica tiene un punto de altura máxima y otro de altura mínima. En el teorema del valor extremo, es importante que haya una situación en la que se tenga 1. un intervalo cerrado y 2. una función continua sobre ese intervalo. 2J.

I. Shonle, Environmental Applications of General Physics (Reading Mass.: Addison-Wesley Publishing Company, Inc., 1975). 3E. Renshaw, “A Note of Equity and Efficiency in the Pricing of Local Telephone Services”, The American Economic Review, 75, núm. 3 (1985), pp. 515-518. 4P. Lancaster, Mathematics: Models of the Real World (Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, Inc., 1976). 5Adaptado de G. E. Folk, Jr., Textbook of Environmental Physiology, 2a. ed. (Filadelfia: Lea & Febiger, 1974).

Extremos absolutos en un intervalo cerrado

Sección 13.2 y

589

y Punto más alto

Punto más alto

Punto más bajo

Punto más bajo x

1

1

3

x

3

Ilustración del teorema de los valores extremos.

FIGURA 13.25

Si cualquiera de las dos condiciones anteriores (1 o 2) no se cumple, entonces los valores extremos no están garantizados. Por ejemplo, en la figura 13.26(a) se muestra la gráfica de la función continua f (x) = x2 en el intervalo abierto (−1, 1). Usted puede ver que f no tiene un valor máximo en el intervalo (aunque tenga ahí un valor mínimo). Ahora considere la función f (x) = 1/x2 en el intervalo cerrado [−1, 1]. Aquí, f no es continua en 0. En la gráfica de f de la figura 13.26(b), puede verse que f no tiene un valor máximo (aunque sí tiene un valor mínimo). y

y

f (x) 

f (x) = 12 x

x2

1

1 x

x

1

1

1

1

Intervalo abierto (1, 1) No hay máximo, mínimo  0

No es continua en 0 No hay máximo, mínimo  1

(a)

(b)

FIGURA 13.26

El teorema de los valores extremos no es aplicable.

En la sección anterior, se puso énfasis en los extremos relativos. Ahora la atención estará centrada en los extremos absolutos y se hará uso del teorema del valor extremo donde sea posible. Si el dominio de una función es un intervalo cerrado, para determinar extremos absolutos se debe examinar la función no sólo en los valores críticos, sino también en los puntos extremos. Por ejemplo, en la figura 13.27 se muestra la gráfica de la función continua y = f (x) en [a, b]. El teorema del valor extremo garantiza extremos absolutos en el intervalo. Es claro que los puntos importantes sobre la gráfica se presentan en x = a, b, c y y  f (x) f (c)

Máximo absoluto, f (c)

f (a)

Mínimo absoluto, f (a) x a Extremo

c

d

Valores críticos

FIGURA 13.27

b Extremo

Extremos absolutos.

590

Capítulo 13

Trazado de curvas

y d, los cuales corresponden a puntos extremos o a valores críticos. Note que el máximo absoluto ocurre en el valor crítico c y que el mínimo absoluto ocurre en el punto extremo a. Estos resultados sugieren el procedimiento siguiente: Procedimiento para encontrar los extremos absolutos de una función f que es continua en [a, b]

Paso 1. Encontrar los valores críticos de f. Paso 2. Evaluar f (x) en los puntos extremos a y b y en los valores críticos en (a, b). Paso 3. El valor máximo de f es el mayor de los valores encontrados en el paso 2. El valor mínimo de f es el menor de los valores encontrados en el paso 2. EJEMPLO 1

Determinación de los valores extremos en un intervalo cerrado

Encuentre los extremos absolutos para f (x) = x2 − 4x + 5 en el intervalo cerrado [1, 4].

Solución: Como f es continua sobre [1, 4], el procedimiento anterior es aplicable aquí.

Paso 1. Para encontrar los valores críticos de f, primero se encuentra f : f’(x) = 2x − 4 = 2(x − 2)

y y  x 2  4x  5, 1   x 4 5

Máximo absoluto, f (4)

Esto da el valor crítico x = 2.

Paso 2. Al evaluar f (x) en los puntos extremos 1 y 4 y en el valor crítico 2, se tiene

y

Mínimo absoluto, f (2)

2 1 1 2

4

x

FIGURA 13.28 Valores extremos para el ejemplo 1.

f (1) = 2 f (4) = 5 f (2) = 1

valores de f en los extremos

valor de f en el valor crítico 2 en (1, 4)

Paso 3. A partir de los valores de la función evaluados en el paso 2, se concluye que el máximo es f (4) = 5 y el mínimo es f (2) = 1. (Vea la figura 13.28).

Ahora resuelva el problema 1 v

PROBLEMAS 13.2

x , [0, 2] +1 13. f (x) = (x − 1)2/3 , [−26, 28]

12. f (x) =

En los problemas del 1 al 14, encuentre los extremos absolutos de la función dada en el intervalo indicado. 1. f (x) = x 2 − 2x + 3, [0, 3] 2. f (x) = −2x 2 − 6x + 5, [−3, 2]

3. f (x) = 13 x 3 + 21 x 2 − 2x + 1, [−1, 0]

f (x) = x 4 + 8x 3 + 21x 2 + 20x + 9

5. f (x) = x 3 − 5x 2 − 8x + 50, [0, 5]

6. f (x) = x 2/3 , [−8, 8]

7. f (x) = −3x 5 + 5x 3 , [−2, 0]

8. f (x) = 73 x 3 + 2x 2 − 3x + 1, [0, 3]

10. f (x) = x 4 − 8x 3 + 22x 2 − 24x + 2, [0, 4]

11. f (x) = x 4 − 9x 2 + 2, [−1, 3]

14. f (x) = 0.2x 3 − 3.6x 2 + 2x + 1, [−1, 2]

15. Considere la función

4. f (x) = 41 x 4 − 23 x 2 , [0, 1]

9. f (x) = 3x 4 − x 6 , [−1, 2]

x2

en el intervalo [−4, 9]. (a) Determine el o los valores (redondeados a dos decimales) de x en que f alcanza un valor mínimo. (b) ¿Cuál es el valor mínimo (redondeado a dos decimales) de f ? (c) Determine el o los valores de x en que f alcanza un valor máximo. (d) ¿Cuál es el valor máximo de f ?

Objetivo

13.3 Concavidad

Probar una función por concavidad y puntos de inflexión. También, hacer el bosquejo de curvas con ayuda de la información obtenida a partir de la primera y segunda derivadas.

La primera derivada proporciona mucha información útil para el trazado de gráficas. Se usa para determinar cuándo es creciente o decreciente una función y para la localización de máximos y mínimos relativos. Sin embargo, para conocer la verdadera forma de una curva se necesita más información. Por ejemplo, considere la curva y = f (x) = x2. Como f (x) = 2x,

Sección 13.3 y

Concavidad

y

x

x (b)

(a)

FIGURA 13.29

591

Dos funciones con f (x) < 0 para x < 0 y f (x) > 0 para x > 0. y

y

y

y  f (x) y  f (x) Pendiente creciente

y  f (x)

Pendiente creciente

Pendiente creciente x

x

x

(b)

(a)

FIGURA 13.30

(c)

Cada una de las curvas es cóncava hacia arriba.

x = 0 es un valor crítico. Si x < 0, entonces f (x) < 0 y f es decreciente; si x > 0, entonces f (x) > 0 y f es creciente. Por lo tanto, se tiene un mínimo relativo cuando x = 0. En la figura 13.29 ambas curvas satisfacen las condiciones anteriores. Pero, ¿cuál gráfica describe verdaderamente la curva y = x2? Esta pregunta se contesta con facilidad usando la segunda derivada y la noción de concavidad. En la figura 13.30, observe que cada curva y = f (x) se “flexiona” (o abre) hacia arriba. Esto significa que si se trazan rectas tangentes a cada curva, las curvas quedarán por arriba de las tangentes. Además, las pendientes de las rectas tangentes crecen en valor al aumentar x: en la parte (a), las pendientes van de valores positivos pequeños a valores mayores; en la parte (b), son negativas y se acercan a 0 (por ende son crecientes); en la parte (c), pasan de valores negativos a positivos. Como f (x) proporciona la pendiente en un punto, una pendiente creciente significa que f debe ser una función creciente. Para describir esta propiedad, se dice que cada curva (o función f ) de la figura 13.30 es cóncava hacia arriba. En la figura 13.31, puede observarse que cada curva se encuentra por debajo de las rectas tangentes y que las curvas se flexionan hacia abajo. Cuando x aumenta, las pendientes de las rectas tangentes son decrecientes. Entonces, aquí f debe ser una función decreciente y se dice que es cóncava hacia abajo. y

y

Pendiente decreciente y  f (x)

y y  f (x)

y  f (x)

Pendiente decreciente

Pendiente decreciente

x (a)

(b)

FIGURA 13.31

x

x (c)

Cada una de las curvas es cóncava hacia abajo.

Definición ADVERTENCIA La concavidad se refiere a si f , no f, es creciente o decreciente. En la figura 13.30(b), note que f es cóncava hacia arriba y decreciente; sin embargo, en la figura 13.31(a), f es cóncava hacia abajo y decreciente.

Sea f diferenciable en el intervalo (a, b). Entonces, se dice que f es cóncava hacia arriba [cóncava hacia abajo] en (a, b) si f es creciente [decreciente] sobre (a, b). (Tome en cuenta que en economía se acostumbra llamar funciones convexas a aquellas que son cóncavas hacia arriba y funciones cóncavas a las funciones que son cóncavas hacia abajo). Recuerde: Si f es cóncava hacia arriba en un intervalo, entonces, desde el punto de vista geométrico, ahí su gráfica se flexiona hacia arriba. Si f es cóncava hacia abajo, su gráfica se flexiona hacia abajo.

592

Capítulo 13

Trazado de curvas

Como f es creciente cuando su derivada f (x) es positiva y f es decreciente cuando f (x) es negativa, puede establecerse la regla siguiente: Regla 1 Criterios de concavidad

Sea f diferenciable en el intervalo (a, b). Si f (x) > 0 para toda x en (a, b), entonces f es cóncava hacia arriba en (a, b). Si f (x) < 0 para toda x en (a, b), entonces f es cóncava hacia abajo en (a, b). También se dice que una función f es cóncava hacia arriba en un punto c si existe un intervalo abierto alrededor de c en el cual f es cóncava hacia arriba. De hecho, para las funciones que se considerarán, si f (c) > 0, entonces f es cóncava hacia arriba en c. En forma similar, f es cóncava hacia abajo en c si f (c) < 0. EJEMPLO 1

Prueba de la concavidad

Determine dónde es cóncava hacia arriba y dónde es cóncava hacia abajo la función dada. a. y = f (x) = (x − 1)3 + 1.

Solución: Para aplicar la regla 1, se deben examinar los signos de y . Ahora, y = 3(x − 1)2,

por lo que

y = 6(x − 1) Así, f es cóncava hacia arriba cuando 6(x − 1) > 0; esto es, cuando x > 1. Y f es cóncava hacia abajo cuando 6(x − 1) < 0; esto es, cuando x < 1. A continuación se usa un diagrama de signos para f (junto con un renglón de interpretación de f ) con el fin de organizar las conclusiones a que hemos llegado. (Vea la figura 13.32). y

1





x1



0



f (x)



0



f(x)

FIGURA 13.32

Cóncava hacia arriba

Cóncava 1 hacia abajo

1

x

y  f (x )  (x  1)3  1

Diagrama de signos para f y concavidad para f (x) = (x − 1)3 + 1.

b. y = x2.

Solución: Se tiene y = 2x y y = 2. Como y siempre es positiva, la gráfica de y = x2 debe

ser siempre cóncava hacia arriba, como se ve en la figura 13.29(a). La gráfica no puede ser como en la figura 13.29(b), ya que esa curva a veces es cóncava hacia abajo. Ahora resuelva el problema 1 v Un punto sobre una gráfica cuya concavidad cambia de ser cóncava hacia abajo a ser cóncava hacia arriba, o viceversa, como el punto (1, 1) de la figura 13.32, se llama punto de inflexión. Alrededor de tal punto, el signo de f (x) debe pasar de − a + o de + a −. De manera más precisa, se tiene la siguiente definición: Definición La definición de un punto de inflexión implica que a está en el dominio de f.

Una función f tiene un punto de inflexión en a si y sólo si f es continua en a y cambia de concavidad en a. Para determinar la concavidad de una función y sus puntos de inflexión, encuentre primero los valores de x donde f (x) es 0 o no está definida. Esos valores de x determinan

Sección 13.3

Concavidad

593

intervalos. En cada intervalo, determine si f (x) > 0 (f es cóncava hacia arriba) o f (x) < 0 (f es cóncava hacia abajo). Si la concavidad cambia alrededor de uno de esos valores de x y f es continua ahí, entonces f tiene un punto de inflexión en ese valor de x. El requisito de continuidad implica que el valor x debe estar en el dominio de la función. En breve, un candidato a punto de inflexión debe satisfacer dos condiciones: 1. f debe ser 0 o no existir en ese punto. 2. f debe ser continua en ese punto. y f (x)  x1/3

f (x)  0 f es cóncava hacia arriba

Punto de inflexión x f (x)  0 f es cóncava hacia abajo

FIGURA 13.33

Punto de inflexión para f (x) = x1/3.

El candidato será un punto de inflexión si la concavidad cambia a su alrededor. Por ejemplo, si f (x) = x 1/3 , entonces f (x) = 13 x −2/3 y 2 2 f (x) = − x −5/3 = − 5/3 9 9x

Como f no existe en 0, pero f es continua en 0, se tiene un candidato a punto de inflexión en 0. Si x > 0, entonces f (x) < 0, por lo que f es cóncava hacia abajo para x > 0; si x < 0, entonces f (x) > 0, por lo que f es cóncava hacia arriba para x < 0. Como la concavidad cambia en 0, ahí se tiene un punto de inflexión. (Vea la figura 13.33). EJEMPLO 2

Concavidad y puntos de inflexión

Pruebe la concavidad y los puntos de inflexión de y = 6x4 − 8x3 + 1.

Solución: Se tiene

y = 24x 3 − 24x 2

y = 72x 2 − 48x = 24x(3x − 2) 0 y

3x

FIGURA 13.34

Cóncava Cóncava Cóncava hacia hacia hacia arriba abajo arriba

FIGURA 13.35 Gráfica de y = 6x4 − 8x3 + 1.

0 0

0

y

1

5 27

2 y

Puntos de inflexión

2 3

0

x

y  6x4  8x3  1

2/3

x

Diagrama de signos de y = 24x(3x − 2) para y = 6x4 − 8x3 + 1.

Para encontrar cuándo y = 0, se iguala a 0 cada factor incluido en y . Esto da x = 0, 23 . También se observa que y nunca deja de estar definida. Así, hay tres intervalos por considerar, tal como se registra en la parte superior del diagrama de signos de la figura 13.34. Como y es continua en 0 y en 23, esos puntos son candidatos a puntos de inflexión. Después de completar el diagrama de signos, se observan los cambios de concavidad en 0 y 23. Así que estos candidatos son en efecto puntos de inflexión. (Vea la figura 13.35). En resumen, la curva es cóncava hacia arriba en (−∞, 0) y ( 23, ∞) y es cóncava hacia abajo en (0, 23). Los puntos 5 de inflexión ocurren en 0 y en 23. Estos puntos son (0, y(0)) = (0, (0, 1) 1) yy ( 23 , y( 23 )) = ( 23 , − 27 ). Ahora resuelva el problema 13 v

594

Capítulo 13

Trazado de curvas

Tal como se hizo en el análisis de las gráficas crecientes y decrecientes, en la concavidad debe considerarse el estudio de aquellos puntos a que no están en el dominio de f pero son puntos cercanos en el dominio de f. Esto se ilustrará en el ejemplo siguiente.

0 1 x3

EJEMPLO 3

f (x)

Cambio en la concavidad sin punto de inflexión

Analice la concavidad y encuentre todos los puntos de inflexión de f (x) =

f(x)

Solución: Dado que f (x) = x −1

para x = 0, f (x) = −x −2 para x = 0 2 f (x) = 2x −3 = 3 para x = 0 x

FIGURA 13.36 Diagrama de signos para f (x). y

Se observa que f (x) nunca es 0, pero no está definida en x = 0. Como f no es continua en 0, se concluye que 0 no es un candidato a punto de inflexión. Así, la función dada no tiene puntos de inflexión. Sin embargo, 0 debe considerarse en el análisis de la concavidad. Vea el diagrama de signos de la figura 13.36; observe que se ha trazado una línea vertical en 0 para indicar que no está en el dominio de f y no puede corresponder a un punto de inflexión. Si x > 0, entonces f (x) > 0; si x < 0, entonces f (x) < 0. Por lo tanto, f es cóncava hacia arriba en (0, ∞) y cóncava hacia abajo en (−∞, 0). (Vea la figura 13.37). Aunque la concavidad cambia alrededor de x = 0, ahí no existe punto de inflexión porque f no es continua en 0 (ni está definida ahí). Ahora resuelva el problema 23 v

y  1x

Cóncava hacia abajo

x Cóncava hacia arriba

FIGURA 13.37 Gráfica de y =

1 . x

1 . x

Trazado de una curva EJEMPLO 4

ADVERTENCIA Un candidato a punto de inflexión no tiene que ser necesariamente un punto de inflexión. Por ejemplo, si f (x) = x4, entonces f (x) = l2x2 y f (0) = 0. Pero, f (x) > 0 tanto cuando x < 0 como cuando x > 0. Así que la concavidad no cambia y no se tienen puntos de inflexión. (Vea la figura 13.38).

y y  f (x)  x4

Trazado de una curva

Trace la gráfica de y = 2x3 − 9x2 + 12x.

Solución:

Intersecciones Si x = 0, entonces y = 0. Haciendo y = 0, resulta que 0 = x(2x2 − 9x + 12). Claramente, x = 0 es una solución y, al utilizar la fórmula cuadrática en 2x2 − 9x + 12 = 0, se encuentra que no tiene raíces reales. Por lo tanto, la única intersección es (0, 0). De hecho, como 2x2 − 9x + 12 es una función continua cuyo valor en 0 es 2 ∙ 02 − 9 ∙ 0 + 12 = 12 > 0, se concluye que 2x2 − 9x + 12 > 0 para toda x, lo cual da el diagrama de signos de la figura 13.39 para y. Observe que este diagrama indica que la gráfica de y = 2x3 − 9x2 + 12x está confinada al tercero y cuarto cuadrantes del plano xy. Simetría Ninguna. Máximos y mínimos Se tiene y = 6x 2 − 18x + 12 = 6(x 2 − 3x + 2) = 6(x − 1)(x − 2)

x

Los valores críticos son x = 1, 2, de manera que éstos y los factores x − 1 y x − 2 determinan el diagrama de signos de y (figura 13.40). A partir del diagrama de signos para y vemos que existe un máximo relativo en 1 y un mínimo relativo en 2. Observe también que la línea inferior de la figura 13.40, junto con la de la figura 13.39, ayuda a determinar una gráfica precisa de y = 2x3 − 9x2 + 12x. Por

FIGURA 13.38 Gráfica de f (x) = x4.

1 0 x 2x2

9x

0

FIGURA 13.39

1

x

2 y

12

y

x

0

Diagrama de signos para y.

2

0 0 0

0

y

FIGURA 13.40 Diagrama de signos de y’ = 6(x − 1)(x − 2).

Sección 13.3

Concavidad

595

32 2x

3 y

0 0

y

FIGURA 13.41

Diagrama de signos de y .

supuesto, ayudará también a conocer el máximo relativo y(1) = 5, el cual ocurre en 1, y el mínimo relativo y(2) = 4, que ocurre en 2, de manera que además de la intersección (0, 0) también se graficará (1, 5) y (2, 4).

y

Concavidad y = 12x − 18 = 6(2x − 3)

Al hacer y = 0, resulta un punto de inflexión posible en x = 23 , a partir del cual se construye el diagrama de signos para y mostrado en la figura 13.41. Como la concavidad cambia en x = 23 , en cuyo punto f es ciertamente continua, existe un punto de inflexión en 23 .

5 4 y  2x3  9x2  12x

1 3 2 2

FIGURA 13.42 Gráfica de y = 2x3 − 9x2 + 12x.

x

Análisis Se conocen las coordenadas de tres de los puntos importantes de la gráfica. Desde nuestra perspectiva, el otro único punto importante es el punto de inflexión y, como y(3/2) = 2(3/2)3 − 9(3/2)2 + 12(3/2) = 9/2, el punto de inflexión es (3/2, 9/2). Se grafican los cuatro puntos indicados anteriormente y se observa, a partir de los tres diagramas de signos en conjunto, que la curva crece a través del tercer cuadrante y pasa por (0, 0), siendo cóncava hacia abajo hasta que alcanza un máximo relativo en (1, 5). Después la curva cae hasta llegar a un mínimo relativo en (2, 4). Sin embargo, en ese transcurso la concavidad cambia en (3/2, 9/2) de cóncava hacia abajo a cóncava hacia arriba y permanece así por el resto de la curva. Después de (2, 4) la curva es creciente a través del primer cuadrante. La gráfica se presenta en la figura 13.42. Ahora resuelva el problema 39 v

TECNOLOGÍA Suponga que usted desea encontrar los puntos de inflexión para f (x) =

20

1 5 17 4 273 3 4225 2 750 x − x + x − x + 20 16 32 128 4

8

La segunda derivada de f está dada por 4225 51 819 x− f (x) = x 3 − x 2 + 4 16 64

FIGURA 13.43 Gráfica de f ; las raíces de f = 0 son aproximadamente 3.25 y 6.25. 300

Aquí las raíces de f = 0 no son obvias. Por ello, se graficará f utilizando una calculadora gráfica. (Vea la figura 13.43). Se encuentra que las raíces de f = 0 son aproximadamente 3.25 y 6.25. Alrededor de x = 6.25, f (x) pasa de valores negativos a positivos. Así, en x = 6.25 se tiene un punto de inflexión. Alrededor de x = 3.25, f (x) no cambia de signo, por lo que no existe punto de inflexión en x = 3.25. Al comparar estos resultados con la gráfica de f mostrada en la figura 13.44, se ve que todo concuerda.

10

FIGURA 13.44 Gráfica de f ; punto de inflexión en x = 6.25, pero no en x = 3.25.

596

Capítulo 13

Trazado de curvas

PROBLEMAS 13.3 En los problemas del 1 al 6, se da una función y su segunda derivada. Determine la concavidad de f y los valores de x en los que se presentan los puntos de inflexión.

1. f (x) = x 4 − 3x 3 − 6x 2 + 6x + 1; f (x) = 6(2x + 1)(x − 2) x5 x4 2. f (x) = + − 2x 2 ; f (x) = (x − 1)(x + 2)2 20 4 2 + x − x2 2(7 − x) ; f (x) = 3. f (x) = 2 x − 2x + 1 (x − 1)4 2 x 2(2x + 1) 4. f (x) = ; f (x) = (x − 1)2 (x − 1)4 2 x +1 6(3x 2 + 2) ; f (x) = 5. f (x) = 2 x −2 (x 2 − 2)3 √ x(2x 2 − 3a2 ) 6. f (x) = x a2 − x 2 ; f (x) = 2 (a − x 2 )3/2 En los problemas del 7 al 34, determine la concavidad y los valores de x en los que se presentan los puntos de inflexión. No trace las gráficas. 7. y = −2x 2 + 4x 8. y = −74x 2 + 19x − 37 10. y = x 3 − 6x 2 + 9x + 1 9. y = 4x 3 + 12x 2 − 12x 3 2 12. y = x 4 − 8x 2 − 6 11. y = ax + bx + cx + d x4 9x 2 + 2x 13. y = 2x 4 − 48x 2 + 7x + 3 14. y = − + 4 2 a 16. y = 3 15. y = 2x 1/5 x 19x 3 7x 2 x4 + − +x+5 17. y = 2 6 2 5 2 1 1 1 18. y = − x 4 − x 3 + x 2 + x − 2 6 2 3 5 1 5 1 4 1 3 1 2 19. y = x − x + x − x− 20 4 6 2 3 1 5 3 20. y = x − 3x + 17x + 43 10 1 6 7 x − x 4 + 6x 2 + 5x − 4 21. y = 30 12 x+1 22. y = x 6 − 3x 4 23. y = x−1 1 x2 24. y = 1 − 2 25. y = 2 x x +1 2 21x + 40 ax 27. y = 26. y = 6(x + 3)2 x+b 2 2 29. y = 5ex 28. y = 3(x − 2) 30. y = ex − e−x

41. y =

x3 − 5x 3

43. y = x 3 − 3x 2 + 3x − 3

45. y = 4x 3 − 3x 4 47. y = −2 + 12x − x 3

49. y = 2x 3 − 6x 2 + 6x − 2

51. y = 16x − x 5 53. y = 3x 4 − 4x 3 + 1 55. 57. 59. 61.

2

33. y =

35. y = x − x − 6 37. y = 5x − 2x 2 39. y = x 3 − 9x 2 + 24x − 19 2

62. y = 5x 2/3 − x 5/3 63. Bosqueje la gráfica de una función continua f tal que f (2) = 4, f (2) = 0, f (x) < 0 si x < 2 y f (x) > 0 si x > 2. 64. Bosqueje la gráfica de una función continua f tal que f (4) = 4, f (4) = 0, f (x) < 0 para x < 4 y f (x) > 0 para x > 4. 65. Bosqueje la gráfica de un función continua f tal que f (1) = 1, f (1) = 0 y f (x) < 0 para toda x. 66. Bosqueje la gráfica de una función continua f tal que f (1) = 1, tanto f (x) < 0 como f (x) < 0 para x < 1, y tanto f (x) > 0 como f (x) < 0 para x > 1. 67. Ecuación de demanda Demuestre que la gráfica de la ecua100 es decreciente y cóncava hacia arriba ción de demanda p = q+2 para q > 0. 68. Costo promedio Para la función de costo

c = q2 + 2q + 1 demuestre que la gráfica de la función de costo promedio c siempre es cóncava hacia arriba para q > 0. 69. Especies de plantas El número de especies de plantas incluidas en un lote puede depender del tamaño del lote. Por ejemplo, en la figura 13.45, se ve que en lotes de 1 m2 hay tres especies (A, B y C en el lote izquierdo; A, B y D en el lote derecho) y que en un lote de 2 m2 hay cuatro especies (A, B, C y D). 2 metros cuadrados

31. y = axex

36. y = x + a para a > 0 38. y = x − x 2 + 2 40. y = x 3 − 25x 2

56. y = x 2 ex 58. y = (x − 1)2 (x + 2)2 √ 60. y = (x + 1) x + 4

y = 4x 2 − x 4 y = x 1/3 (x − 8) y = 4x 1/3 + x 4/3 y = 2x 2/3 − x

A

A

ln x x2 + 1 34. y = 2x 3ex En los problemas del 35 al 62, determine los intervalos en los que la función es creciente, decreciente, cóncava hacia arriba y cóncava hacia abajo; los máximos y mínimos relativos; los puntos de inflexión; la simetría y las intersecciones que puedan obtenerse de manera conveniente. Después bosqueje la gráfica. 32. y = xex

42. y = x 3 − 6x 2 + 9x 5 44. y = 2x 3 + x 2 + 2x 2 46. y = −x 3 + 8x 2 − 5x + 3 48. y = (3 + 2x)3 x4 x5 − 50. y = 100 20 52. y = x 2 (x − 1)2 54. y = 3x 5 − 5x 3

C

B

B D 1 metro cuadrado 1 metro cuadrado

FIGURA 13.45

2

En un estudio acerca de las plantas con raíz de cierta región geográfica,6 se determinó que el número promedio de especies, S, que se

6Adaptado

de R. W. Poole, An Introduction to Quantitative Ecology (Nueva York: McGraw-Hill Book Company, 1974).

Sección 13.4

presentan en lotes de tamaño A (en metros cuadrados) está dado por √ 4 S = f (A) = 12 A 0 ≤ A ≤ 625 Bosqueje la gráfica de f. (Nota: Su gráfica debe ser creciente y cóncava hacia abajo. Por ello, el número de especies es creciente con respecto al área, pero a una razón decreciente). 70. Artículo inferior En un análisis de un artículo inferior, Persky7 considera una función de la forma g(x) = e(U0 /A) e−x

2

/(2A)

donde x es determinada cantidad del artículo, U0 es una constante que representa la utilidad y A es una constante positiva. Persky √ afirma que la gráfica de g es cóncava √ hacia abajo para x > A y cóncava hacia arriba para x > A . Verifique esto. 71. Psicología En un experimento psicológico que implicaba respuestas condicionadas,8 varias personas escucharon cuatro tonos, denotados como 0, 1, 2 y 3. Inicialmente, las personas se condicionaron al tono 0 al recibir un choque eléctrico siempre que lo oían. Luego, cuando cada uno de los cuatro tonos (estímulos) se escucharon sin choques eléctricos, la respuesta del sujeto se registró por medio de un dispositivo rastreador que medía la reacción galvánica de la piel. Se determinó la respuesta media para cada estímulo (sin choque eléctrico) y los resultados se graficaron en un plano coordenado, donde los ejes x y y representan el estímulo (0, 1, 2 y 3) y la respuesta galvánica promedio, respectivamente. También se determinó que los puntos se ajustan a una curva dada aproximadamente por la gráfica de

y = 12.5 + 5.8(0.42)x

Demuestre que esta función es decreciente y cóncava hacia arriba. 72. Entomología En un estudio sobre los efectos de la privación de alimento en condiciones de hambre,9 un insecto fue alimentado hasta que su apetito estuvo completamente satisfecho. Después fue privado de alimento durante t horas (periodo de privación). Al final de este periodo, el insecto de nuevo fue alimentado hasta que su apetito estuvo completamente satisfecho. Se encontró estadísticamente que el peso H (en gramos) del alimento que se consumió en este tiempo era una función de t, donde H = 1.00[1 − e−(0.0464t+0.0670) ]

Aquí H es una medida del hambre. Demuestre que H es creciente con respecto a t y cóncava hacia abajo.

Prueba de la segunda derivada

597

73. Dispersión de insectos En un experimento sobre la dispersión de un insecto específico,10 se coloca un gran número de insectos en un punto de liberación en un campo abierto. Alrededor de este punto hay trampas dispuestas según un arreglo circular concéntrico a distancias de 1 m, 2 m, 3 m, etc., del punto de liberación. Veinticuatro horas después de que se liberan, se cuenta el número de insectos contenidos en cada trampa. Se determinó que a una distancia de r metros del punto en que se ponen en libertad, el número promedio de insectos contenidos en una trampa es n = f (r) = 0.1 ln (r) +

7 − 0.8 r

1 ≤ r ≤ 10

(a) Demuestre que la gráfica de f es siempre decreciente y cóncava hacia arriba. (b) Bosqueje la gráfica de f. (c) Cuando r = 5, ¿a qué razón está decreciendo el número promedio de insectos contenidos en una trampa con respecto a la distancia? 74. Grafique y = −0.35x3 − 4.1x2 + 8.3x − 7.4 y, con base en la gráfica, determine el número de (a) puntos máximos relativos, (b) puntos mínimos relativos y (c) puntos de inflexión. 75. Grafique y = x5(x − 2.3) y, con base en la gráfica, determine el número de puntos de inflexión. Ahora, pruebe que para cualquier a = 0, la curva y = x5(x − a) tiene dos puntos de inflexión. 76. Grafique y = xe−x y determine el número de puntos de inflexión, primero usando una calculadora gráfica y después por medio de las técnicas de este capítulo. Si una ecuación de demanda tiene la forma q = q(p) = Qe−Rp para las constantes Q y R, relacione la gráfica de la función de ingreso resultante con la de la función graficada anteriormente considerando a Q = 1 = R. 77. Grafique la curva y = x3 — 2x2 + x + 3 y también la recta tangente a la curva en x = 2. Alrededor de x = 2, ¿está la curva arriba o debajo de la recta tangente? Con base en su apreciación, determine la concavidad en x = 2. 78. Si f (x) = 2x3 + 3x2 − 6x + 1, encuentre f (x) y f (x). Observe que donde f tiene un mínimo relativo, f cambia la dirección de su flexión (convexidad). ¿Por qué? 79. Si f (x) = x6 + 3x5 − 4x4 + 2x2 + 1, encuentre los valores x (redondeados a dos decimales) de los puntos de inflexión de f. x+1 80. Si f (x) = 2 , determine los valores x (redondeados a dos x +1 decimales) de los puntos de inflexión de f.

Objetivo

13.4 Prueba de la segunda derivada

Localizar extremos relativos mediante aplicación de la prueba de la segunda derivada.

La segunda derivada puede usarse para probar si ciertos valores críticos corresponden a valores extremos relativos. En la figura 13.46, observe que se tiene una tangente horizontal en a; esto es, f (a) = 0. Además, alrededor de a la función es cóncava hacia arriba [esto es, f (a) > 0]. Lo anterior lleva a concluir que habrá un mínimo relativo en a. Por otra parte, alrededor de b la función es cóncava hacia abajo [esto es, f (b) < 0]. Como la recta tangente

Cóncava y hacia arriba y mínimo relativo

Cóncava hacia abajo y máximo relativo y  f(x )

a

b

7A.

x

FIGURA 13.46 Relación de la concavidad con los extremos relativos.

L. Persky, “An Inferior Good and a Novel Indifference Map”, The American Economist XXIX, núm. 1 (1985), pp. 67-69. 8Adaptado de C. I. Hovland, “The Generalization of Conditioned Responses: I. The Sensory Generalization of Conditioned Responses with Varying Frequencies of Tone”, Journal of General Psychology, 17 (1937), pp. 125-148. 9C. S. Holling, “The Functional Response of Invertebrate Predators to Prey Density”, Memoirs of the Entomological Society of Canada, núm. 48 (1966). 10Adaptado de Poole, op. cit.

598

Capítulo 13

Trazado de curvas

es horizontal en b, se concluye que ahí existe un máximo relativo. Esta técnica de examinar la segunda derivada en puntos donde la primera derivada es 0 se llama prueba de la segunda derivada para extremos relativos. Prueba de la segunda derivada para extremos relativos

Suponga que f (a) = 0. Si f (a) < 0, entonces f tiene un máximo relativo en a. Si f (a) > 0, entonces f tiene un mínimo relativo en a. Se debe enfatizar que la prueba de la segunda derivada no es aplicable cuando f (a) = 0. Si tanto f (a) = 0 como f (a) = 0, entonces puede existir un máximo relativo, un mínimo relativo o ninguno de éstos en a. En esos casos debe usarse la prueba de la primera derivada para analizar qué está sucediendo en a. [Además, la prueba de la segunda derivada no es aplicable cuando f (a) no existe]. EJEMPLO 1

Prueba de la segunda derivada

Analice las siguientes funciones en relación con sus máximos y mínimos relativos. De ser posible, utilice la prueba de la segunda derivada. a. y = 18x − 23 x 3 . Solución:

y = 18 − 2x 2 = 2(9 − x 2 ) = 2(3 + x)(3 − x)

y = −4x

tomando

Al resolver y = 0 se obtienen los valores críticos x = ±3. Si x = 3,

d de 18 − 2x 2 dx

entonces y = −4(3) = −12 < 0.

Existe un máximo relativo cuando x = 3. Si x = −3,

ADVERTENCIA Aunque la prueba de la segunda derivada puede ser muy útil, se recomienda no depender por completo de ella. Esta prueba puede no ser aplicable y, además, en ocasiones podría resultar muy complicado encontrar la segunda derivada.

Existe un mínimo relativo cuando x = −3. (Consulte la figura 13.4). b. y = 6x 4 − 8x 3 + 1. Solución:

y = 24x 3 − 24x 2 = 24x 2 (x − 1)

y = 72x 2 − 48x

Al resolver y = 0, se obtienen los valores críticos x = 0, 1. Se observa que y

y

y  x2

entonces y = −4(−3) = 12 > 0.

si x = 0,

entonces y = 0

si x = 1,

entonces y > 0

De acuerdo con la prueba de la segunda derivada, se tiene un mínimo relativo en x = 1. No se puede aplicar la prueba cuando x = 0 porque ahí y = 0. Para ver qué pasa en 0, es necesario realizar la prueba de la primera derivada:

x Extremo relativo y absoluto cuando x  0

FIGURA 13.47 Exactamente un extremo relativo implica un extremo absoluto.

Si x < 0,

entonces y < 0.

Si 0 < x < 1,

entonces y < 0.

Por lo tanto, no existe máximo ni mínimo en x = 0. (Consulte la figura 13.35). Ahora resuelva el problema 5 v

Sección 13.5

599

Asíntotas

Si una función continua tiene exactamente un extremo relativo en un intervalo, puede demostrarse que el extremo relativo también debe ser un extremo absoluto en el intervalo. Para ilustrar esto, en la figura 13.47 la función y = x2 tiene un mínimo relativo cuando x = 0 y no hay otros extremos relativos. Como y = x2 es continua, este mínimo relativo es también un mínimo absoluto para la función. EJEMPLO 2

Extremos absolutos

Si y = f (x) = x3 − 3x2 − 9x + 5, determine dónde ocurren los extremos absolutos en el intervalo (0, ∞). Solución: Se tiene

f (x) = 3x 2 − 6x − 9 = 3(x 2 − 2x − 3) = 3(x + 1)(x − 3)

y y  x 3  3x 2  9x  5 5 3

x

El único valor crítico existente en el intervalo (0, ∞) es 3. Al aplicar la prueba de la segunda derivada en este punto, se obtiene f (x) = 6x − 6

f (3) = 6(3) − 6 = 12 > 0

22

FIGURA 13.48 En (0, ∞), existe un mínimo absoluto en 3.

Así, existe un mínimo relativo en 3. Como éste es el único extremo relativo en (0, ∞) y f es continua ahí, se concluye a partir del análisis previo que, en realidad, hay un valor mínimo absoluto en 3; este valor es f (3) = −22. (Vea la figura 13.48). Ahora resuelva el problema 3 v

PROBLEMAS 13.4 En los problemas del 1 al 14, realice la prueba para máximos y mínimos. En caso de ser posible, use la prueba de la segunda derivada. En los problemas del 1 al 4 establezca si los extremos relativos son también extremos absolutos. 1. y = x 2 − 5x + 6 3. y = −4x 2 + 2x − 8 5. y = 13 x 3 + 2x 2 − 5x + 1

2. y = 3x 2 + 12x + 14 4. y = 3x 2 − 5x + 6 6. y = x 3 − 12x + 1

7. y = 2x 3 − 3x 2 − 36x + 17

8. y = x 4 − 2x 2 + 4

11. y = 81x 5 − 5x

12. y = 15x 3 + x 2 − 15x + 2

9. y = 7 − 2x 4

10. y = −2x 7

14. y = −x 3 + 3x 2 + 9x − 2

13. y = (x 2 + 7x + 10)2

Objetivo

13.5 Asíntotas

Determinar asíntotas horizontales y verticales para una curva y bosquejar las gráficas de funciones que tienen asíntotas.

Asíntotas verticales En esta sección, se concluye el análisis de los procedimientos utilizados para el trazado de curvas mediante la investigación de las funciones que tienen asíntotas. Una asíntota es una recta a la que una curva se acerca cada vez más. (También existen asíntotas curvilíneas: una asíntota curvilínea es una curva a la que la gráfica de una función se acerca cada vez más). Por ejemplo, en cada inciso de la figura 13.49, la línea punteada x = a es una asíntota. f (x )

f (x )

f (x ) xa

x

a

a

f (x) xa

xa x

a

x

a

xa (a)

(b)

(c)

FIGURA 13.49 Asíntotas verticales x = a.

(d)

x

600

Capítulo 13

Trazado de curvas

Para dar más precisión a esto, es necesario hacer uso de los límites infinitos. En la figura 13.49(a), observe que cuando x → a+, f (x) se vuelve positivamente infinita: lím f (x) = ∞

x→a+

En la figura 13.49(b), cuando x → a+, f (x) se vuelve negativamente infinita: lím f (x) = −∞

x→a+

En las figuras 13.49(c) y (d), se tiene lím f (x) = ∞

y

x→a−

lím f (x) = −∞

x→a−

respectivamente. Hablando de manera informal, se puede decir que cada gráfica de la figura 13.49 tiene una “explosión” alrededor de la línea vertical punteada x = a, en el sentido de que el límite de f (x) desde alguno de sus lados en a es ∞ o bien −∞. La recta x = a se llama asíntota vertical de la gráfica. Una asíntota vertical no forma parte de la gráfica, pero es útil en el trazado de ésta porque parte de la gráfica se acerca a la asíntota. Debido a la explosión que ocurre alrededor de x = a, la función no es continua en a.

Definición La recta x = a es una asíntota vertical para la gráfica de la función si y sólo si se cumple al menos uno de los enunciados siguientes: o

lím f (x) = ±∞

x→a+

lím f (x) = ±∞

x→a−

Para determinar asíntotas verticales, se deben encontrar valores de x alrededor de los cuales f (x) aumente o disminuya sin cota alguna. Para una función racional (cociente de dos polinomios) expresada en los términos mínimos (mínima expresión), esos valores de x son precisamente aquéllos para los que el denominador se hace 0 pero el numerador no se hace 0. Por ejemplo, considere la función racional

ADVERTENCIA Para verificar que la condición acerca de los términos mínimos es necesaria, observe que 3x − 5 (3x − 5)(x − 2) f (x) = = x−2 (x − 2)2

f (x) =

de manera que x = 2 es una asíntota (3x − 5)(x − 2) vertical de , y aquí 2 (x − 2)2 iguala a 0 tanto al denominador como al numerador.

Cuando x es 2, el denominador es 0, pero el numerador no. Si x es ligeramente mayor que 2, entonces el valor de x − 2 resulta cercano a 0 y positivo y el valor de 3x − 5 es cercano a 1. Así, (3x − 5)/(x − 2) es muy grande, por lo que lím

y

x→2+

Asíntota vertical

y

3x  5 x2

3

2

x

3x − 5 =∞ x−2

Este límite es suficiente para concluir que la recta x = 2 es una asíntota vertical. Como se tiene interés en el comportamiento de una función alrededor de una asíntota vertical, vale la pena examinar qué le pasa a esta función cuando x se acerca a 2 por la izquierda. Si x es ligeramente menor que 2, entonces el valor de x − 2 resulta ser muy cercano a 0 pero negativo y el valor de 3x − 5 es cercano a 1. Así, (3x − 5)/(x − 2) es “muy negativo”, por lo que lím−

x→2

FIGURA 13.50 Gráfica de y =

3x − 5 x−2

3x − 5 = −∞ x−2

3x − 5 Se concluye que la función se incrementa sin límite cuando x → 2+ y decrece sin límite x − 2 cuando x → 2−. La gráfica se muestra en la figura 13.50.

Asíntotas

Sección 13.5

601

En resumen, se tiene una regla para las asíntotas verticales.

Regla de las asíntotas verticales para funciones racionales Suponga que P(x) f (x) = Q(x) donde P y Q son funciones polinomiales y el cociente está en los términos mínimos. La recta x = a es una asíntota vertical para la gráfica de f si y sólo si Q(a) = 0 y P(a) = 0. [Aquí podría pensarse que con “términos mínimos” se elimina la posibilidad de obtener un valor que haga tanto al denominador como al numerador iguales a 0, pero considere (3x − 5)(x − 2) . En este caso no es posible dividir el numerador y el la función racional (x − 2) denominador entre x − 2, para obtener el polinomio 3x − 5, porque el dominio de dicho polinomio no es igual al dominio de la ecuación original]. f (x)

f (x) 

EJEMPLO 1

Determinación de asíntotas verticales

Determine las asíntotas verticales para la gráfica de

x2  4x x2  4x  3 x1

f (x) =

x3

x 2 − 4x x 2 − 4x + 3

Solución: Como f es una función racional, aquí es aplicable la regla de las asíntotas verti1

cales. Si se escribe 1

3

FIGURA 13.51 Gráfica de x 2 − 4x . f (x) = 2 x − 4x + 3

x

f (x) =

x(x − 4) (x − 3)(x − 1)

factorizando

resulta claro que el denominador es 0 cuando x es 3 o 1. Ninguno de esos valores hace que el numerador sea igual a 0. Así que las rectas x = 3 y x = 1 son asíntotas verticales. (Vea la figura 13.51). Ahora resuelva el problema 1 v

Asíntotas horizontales y oblicuas Aunque la regla de la asíntota vertical garantiza que las rectas x = 3 y x = 1 son asíntotas verticales, no indica la naturaleza precisa de la “explosión” ocurrida alrededor de estas rectas. Un análisis preciso requiere del uso de los límites laterales.

Una curva y = f (x) puede tener otro tipo de asíntota. En la figura 13.52(a), conforme x se incrementa sin límite (x → ∞), la gráfica se acerca a la recta horizontal y = b. Esto es, lím f (x) = b

x→∞

En la figura 13.52(b), cuando x tiende a infinito negativamente, la gráfica se acerca a la recta horizontal y = b. Esto es, lím f (x) = b

x→−∞

En cada caso, la línea punteada y = b se llama asíntota horizontal de la gráfica. Ésta es una recta horizontal hacia la cual “tiende” la gráfica cuando x → ∞ o cuando x → −∞. f (x )

f (x )

b

yb

b

x

(a)

yb x

(b)

FIGURA 13.52 Asíntotas horizontales y = b.

602

Capítulo 13

Trazado de curvas

En resumen, se tiene la definición siguiente: Definición

Sea f una función no lineal. La recta y = b es una asíntota horizontal de la gráfica de f si y sólo si, por lo menos, uno de los siguientes enunciados es cierto: lím f (x) = b

x→∞

y y

3x  5 x2

3 Asíntota horizontal 2

FIGURA 13.53 Gráfica de 3x − 5 . f (x) = x−2

x

o

lím f (x) = b

x→−∞

Para determinar las asíntotas horizontales, primero se deben encontrar los límites de f (x) cuando x → ∞ y cuando x → −∞. A manera de ilustración, de nuevo se considera 3x − 5 f (x) = x−2 Como ésta es una función racional, pueden usarse los procedimientos de la sección 10.2 para encontrar los límites. Como el término dominante del numerador es 3x y el término dominante en el denominador es x, se tiene 3x − 5 3x = lím = lím 3 = 3 lím x→∞ x − 2 x→∞ x x→∞ Así, la recta y = 3 es una asíntota horizontal. (Vea la figura 13.53). Además, 3x − 5 3x = lím = lím 3 = 3 lím x→−∞ x − 2 x→−∞ x x→−∞ Por lo tanto, la gráfica tiende a la recta horizontal y = 3 cuando x → ∞ y también cuando x → −∞. EJEMPLO 2

Determinación de asíntotas horizontales

Encuentre las asíntotas horizontales para la gráfica de x 2 − 4x f (x) = 2 x − 4x + 3 Solución: Se tiene x 2 − 4x x2 = lím 2 = lím 1 = 1 lím 2 x→∞ x − 4x + 3 x→∞ x x→∞ Por lo tanto, la recta y = 1 es una asíntota horizontal. El mismo resultado se obtiene cuando x → −∞. (Consulte la figura 13.51). Ahora resuelva el problema 11 v Las asíntotas horizontales que surgen de límites como límt→∞ f (t) = b, donde t significa tiempo, pueden ser importantes en aplicaciones de negocios como expresiones del comportamiento a largo plazo. Por ejemplo, en la sección 9.3 se analizó la participación de mercado a largo plazo. Si se reescribe límx→∞ f (x) = b cuando límx→∞ (f (x) − b) = 0, entonces es posible sugerir otra posibilidad. Podría ser que el comportamiento a largo plazo de f, aunque no fuera constante, sea lineal. Esto conduce a lo siguiente: Definición

Sea f una función no lineal. La recta y = mx + b es una asíntota oblicua para la gráfica de f si y sólo si al menos una de las siguientes proposiciones es verdadera: lím ( f (x) − (mx + b)) = 0

x→∞

o

lím ( f (x) − (mx + b)) = 0

x→−∞

Por supuesto, si m = 0, entonces sólo se ha repetido la definición de asíntota horizontal. Pero si m ≠ 0, entonces y = mx + b es la ecuación de una recta no horizontal (y no vertical) con pendiente m que en ocasiones se describe como oblicua. Por lo tanto, decir que límx→∞(f (x) − (mx + b)) = 0 es igual a decir que para valores más grandes de x, la gráfica se asienta cerca de la línea y = mx + b, llamada con frecuencia asíntota oblicua para la gráfica. P(x) Si f (x) = , donde el grado de P es uno más que el grado de Q, entonces la división Q(x) R(x) P(x) , donde m = 0 y donde R(x) es el polinomio = (mx + b) + larga permite escribir Q(x) Q(x)

Sección 13.5

Asíntotas

603

0 o bien el grado de R es estrictamente menor que el grado de Q. En este caso, y = mx + b será una asíntota oblicua para la gráfica de f. Esto se ilustra mediante el siguiente ejemplo. EJEMPLO 3

Localización de una asíntota oblicua

Encuentre la asíntota oblicua para la gráfica de la función racional y = f (x) =

10x 2 + 9x + 5 5x + 2

Solución: Como el grado del numerador es 2, uno más grande que el grado del denomina-

dor, se usa la división larga para expresar

Así,

f (x) =

3 10x 2 + 9x + 5 = 2x + 1 + 5x + 2 5x + 2

lím ( f (x) − (2x + 1)) = lím

x→±∞

x→±∞

3 =0 5x + 2

lo cual muestra que y = 2x + 1 es una asíntota oblicua, de hecho es la única asíntota no ver2 tical, como se explica líneas abajo. Por otra parte, resulta claro que x = − es una asíntota 5 vertical —y la única—. (Vea la figura 13.54). Ahora resuelva el problema 35 v

y

x

2 5 y

2x

1

x

f (x)

10x2 9x 5 5x 2

FIGURA 13.54 La gráfica de f (x) =

10x 2 + 9x + 5 tiene una asíntota oblicua. 5x + 2

604

Capítulo 13

Trazado de curvas

Ahora es apropiado hacer algunos comentarios sobre las asíntotas. Con las asíntotas verticales se examina el comportamiento de una gráfica alrededor de valores específicos de x. Sin embargo, con las asíntotas no verticales se analiza la gráfica cuando x aumenta sin límite. Aunque una gráfica puede tener numerosas asíntotas verticales, puede tener a lo más dos asíntotas no verticales diferentes —posiblemente una para x → ∞ y una para x → −∞—. Si, por ejemplo, la gráfica tiene dos asíntotas horizontales, entonces no puede tener asíntotas oblicuas. En la sección 10.2 se vio que cuando el numerador de una función racional tiene un grado mayor que el denominador, no existe un límite cuando x → ∞ o cuando x → −∞. De esta observación se concluye que siempre que el grado del numerador de una función racional sea mayor que el grado del denominador, la gráfica de la función no puede tener una asíntota horizontal. De manera similar, puede mostrarse que si el grado del numerador de una función racional es mayor que el grado del denominador, la función no puede tener una asíntota oblicua. EJEMPLO 4

y

Determinación de asíntotas verticales y horizontales

Encuentre las asíntotas verticales y horizontales para la gráfica de la función polinomial 1

3

3

y = f (x) = x3 + 2x

x

1

Solución: Se comienza con las asíntotas verticales. Ésta es una función racional con deno-

y  f (x )  x3  2x

minador igual a 1, que nunca es igual a 0. Por la regla de las asíntotas verticales, no se tienen asíntotas verticales. Como el grado del numerador (3) es mayor que el del denominador (0), no se tienen asíntotas horizontales. Sin embargo, se examinará el comportamiento de la gráfica cuando x → ∞ y cuando x → −∞. Se tiene

FIGURA 13.55 La gráfica de y = x3 + 2x no tiene asíntotas horizontales ni verticales.

lím (x 3 + 2x) = lím x 3 = ∞

x→∞

y

x→∞

lím (x 3 + 2x) = lím x 3 = −∞

x→−∞

x→−∞

Entonces, cuando x → ∞, la gráfica se debe extender indefinidamente hacia arriba, y cuando x → −∞, se debe extender indefinidamente hacia abajo. (Vea la figura 13.55). Ahora resuelva el problema 9 v

Los resultados del ejemplo 3 pueden generalizarse para cualquier función polinomial: Una función polinomial de grado mayor que 1 no tiene asíntotas. EJEMPLO 5

Determinación de asíntotas horizontales y verticales

Encuentre las asíntotas horizontales y verticales para la gráfica de y = ex − 1.

Solución: Para investigar las asíntotas horizontales, se hace que x → ∞. Entonces ex crece

y

sin límite, por lo que

y

ex

lím (ex − 1) = ∞

1

x→∞

x 1

y  1

Así, la gráfica no tiende a valor alguno cuando x → ∞. Sin embargo, cuando x → −∞, se tiene que ex → 0, por lo que lím (ex − 1) = lím ex − lím 1 = 0 − 1 = −1

x→−∞

FIGURA 13.56 La gráfica de y = ex − 1 tiene una asíntota horizontal.

x→−∞

x→−∞

Por lo tanto, la recta y = −1 es una asíntota horizontal. La gráfica no tiene asíntotas verticales porque ex − 1 ni se incrementa ni disminuye sin límite alrededor de algún valor fijo de x. (Vea la figura 13.56). Ahora resuelva el problema 23 v

Sección 13.5

Asíntotas

605

Trazado de curvas En esta sección se muestra cómo graficar una función empleando todas las herramientas que se han desarrollado para el trazado de curvas. EJEMPLO 6

Trazado de una curva

Bosqueje la gráfica de y = Solución:

1 . 4 − x2

Intersecciones Cuando x = 0, y = 41 . Si y = 0, entonces 0 = 1/(4 − x 2 ), que no tiene solución. Así (0, 41 ) es la única intersección. Sin embargo, la factorización y=

1 1 = 2 4−x (2 + x)(2 − x)

permite construir el siguiente diagrama de signos para y, figura 13.57, mostrando dónde es que la gráfica está por debajo del eje x (−) y dónde está por arriba del eje x (+). 

2

2

1 2x 1 2x y





















1 . 4 − x2

FIGURA 13.57 Diagrama de signos para y =

Simetría Existe simetría con respecto al eje y: y(−x) =

1 1 = = y(x) 2 4 − (−x) 4 − x2

Como y es una función de x (y no la función constante 0), no puede haber simetría alrededor del eje x y, por ende, no hay simetría con respecto al origen. Como x no es una función de y (y y es una función de x), tampoco puede existir simetría con respecto a y = x.

Asíntotas En la factorización de y anterior, se observa que x = −2 y x = 2 son asíntotas verticales. Al probar por asíntotas horizontales, se tiene 1 1 1 = lím = − lím 2 = 0 lím x→±∞ 4 − x 2 x→±∞ −x 2 x→±∞ x Así, y = 0 (el eje x) es la única asíntota no vertical. Máximos y mínimos Como y = (4 — x2)−1,

y = −1(4 − x 2 )−2 (−2x) =

2x (4 − x 2 )2

Se observa que y es 0 cuando x = 0 y que y no está definida cuando x = ±2. Sin embargo, sólo 0 es un valor crítico, dado que y no está definida en ±2. A continuación se presenta el diagrama de signos para y . (Vea la figura 13.58). 

0

2

2x





1 (4  x2)2





y





0

0

2















y 

FIGURA 13.58 Diagrama de signos para y =

2x . (4 − x 2 )2

606

Capítulo 13

Trazado de curvas

El diagrama de signos muestra claramente que la función es decreciente en (−∞, −2) y (−2, 0) y creciente en (0, 2) y (2, ∞), además existe un mínimo relativo en x = 0. Concavidad y = =

(4 − x 2 )2 (2) − (2x)2(4 − x 2 )(−2x) (4 − x 2 )4

2(4 − x 2 )[(4 − x 2 ) − (2x)(−2x)] 2(4 + 3x 2 ) = 2 4 (4 − x ) (4 − x 2 )3

Al hacer y = 0, no se obtienen raíces reales. Sin embargo, y no está definida cuando x = ±2. Aunque la concavidad puede cambiar alrededor de esos valores de x, éstos no corresponden a puntos de inflexión porque no están en el dominio de la función. Hay tres intervalos donde se debe probar la concavidad. (Vea la figura 13.59). El diagrama de signos muestra que la gráfica es cóncava hacia arriba en (−2, 2) y cóncava hacia abajo en (−∞, −2) y (2, ∞). y

x

0

1

y

1 4

1 3

Cóncava Cóncava hacia arriba hacia arriba y y decreciente creciente

3 

1 5

y

1 4  x2

1 3 2

2 

2

2



4  3x2







1 (4  x2)3







y







y



 

 

x

1

Cóncava hacia abajo y decreciente

FIGURA 13.60 Gráfica de y =

FIGURA 13.59 Análisis de concavidad.

Cóncava hacia abajo y creciente

1 . 4 − x2

Análisis Sólo un punto sobre la curva, (0, 1/4), ha surgido como un punto especial que debe graficarse (porque es una intersección y al mismo tiempo un mínimo local). Se podría desear graficar unos cuantos puntos más de la tabla en la figura 13.60, pero note que cualquiera de esos puntos extra sólo son valiosos si están en el mismo lado del eje y (debido a la simetría). Tomando en cuenta toda la información recopilada, se obtiene la gráfica de la figura 13.60. Ahora resuelva el problema 31 v EJEMPLO 7

Trazado de una curva

Trace la gráfica de y =

4x . x2 1

Solución:

Intersecciones Cuando x = 0, y = 0; cuando y = 0, x = 0. Así, (0, 0) es la única intersección. Como el denominador de y es siempre positivo, se observa que el signo de y es el de x. Aquí se evita la construcción de un diagrama de signos para y. A partir de las observaciones realizadas hasta ahora, se deduce que la gráfica va del tercer cuadrante (x negativa y y negativa) hacia (0, 0) y hasta el cuadrante positivo (x positiva y y positiva). Simetría Existe simetría con respecto al origen: −4x 4(−x) = 2 = −y(x) y(−x) = 2 (−x) + 1 x +1 No existe ninguna otra simetría.

Sección 13.5

Asíntotas

607

Asíntotas El denominador de esta función racional nunca es 0, de manera que no hay asíntotas verticales. Al investigar las asíntotas horizontales, se tiene lím

4x 4x 4 = lím 2 = lím =0 x→±∞ x + 1 x→±∞ x

x→±∞ x 2

Así, y = 0 (el eje x) es una asíntota horizontal y la única asíntota no vertical. Máximos y mínimos Se tiene y =

(x 2 + 1)(4) − 4x(2x) 4 − 4x 2 4(1 + x)(1 − x) = = (x 2 + 1)2 (x 2 + 1)2 (x 2 + 1)2

Los valores críticos son x = ±1, por lo que hay tres intervalos a considerar en el diagrama de signos. (Vea la figura 13.61). Se observa que y es decreciente en (−∞, −1) y en (1, ∞), creciente en (−1, 1), con un mínimo relativo en −1 y un máximo relativo en 1. El mínimo relativo es (−1, y(−1)) = (−1, −2); el máximo relativo es (1, y(1)) = (1, 2). 

1

1

1x



1x





1 (x2  1)2





y



y

0

0





 

0

 

0 





FIGURA 13.61 Diagrama de signos para y .

Concavidad

Como y =

4 − 4x 2 , (x 2 + 1)2

(x 2 + 1)2 (−8x) − (4 − 4x 2 )(2)(x 2 + 1)(2x) (x 2 + 1)4 √ √ 8x(x 2 + 1)(x 2 − 3) 8x(x + 3)(x − 3) = = (x 2 + 1)4 (x 2 + 1)3

y =

Al hacer √ y = 0, se concluye que los puntos de inflexión posibles se presentan cuando x = ± 3, 0. Hay cuatro intervalos a considerar en el diagrama de signos. (Vea la figura 13.62).  3

 x

3

x



0

3

0  0



















1 (x2  1)3







y



x

3

0



0





0

 

0



y

FIGURA 13.62 Análisis de concavidad para y =

4x . x2 + 1

√ Los puntos de inflexión ocurren en x = 0 y ± 3 . Los puntos de inflexión son √ √ √ √ √ √ √ √ (− 3, y( 3)) = (− 3, − 3) (0, y(0)) = (0, 0) ( 3, y( 3)) = ( 3, 3)

608

Capítulo 13

Trazado de curvas y

y x

0

1

3

1

 3

y

0

2

3

2

 3

2

1

1

 3

4x x2  1

x

3

2

FIGURA 13.63 Gráfica de y =

4x . x2 + 1

Análisis Después de considerar toda la información obtenida, se llega a la gráfica de y = 4x/(x2 + 1) que se muestra en la figura 13.63 junto con una tabla de puntos importantes. Ahora resuelva el problema 39 v

PROBLEMAS 13.5 En los problemas del 1 al 24, encuentre las asíntotas verticales y no verticales para las gráficas de las funciones. No trace las gráficas. x x−1 x+5 3. f (x) = 2x + 7 4 5. y = x 1 7. y = 2 x −1 1. y =

9. y = x 2 − 5x + 5 2x 2 +x−6 15x 2 + 31x + 1 13. y = x2 − 7 2 15. y = +5 x−3 11. f (x) =

17.

19. 21. 23.

x2

3 − x4 f (x) = 3 x + x2 2 x − 3x − 4 y= 1 + 4x + 4x 2 9x 2 − 16 y= 2(3x + 4)2 y = 5ex−3 − 2

x+1 x 2x + 1 4. y = 2x + 1 2 6. y = 1 − 2 x x 8. y = 2 x −9 x4 10. y = 3 x −4 x3 12. f (x) = 5 2x 3 + 1 14. y = 3x(2x − 1)(4x − 3) x2 − 1 16. f (x) = 2 2x − 9x + 4 5x 2 + 7x 3 + 9x 4 18. y = 3x 2 4 x +1 20. y = 1 − x4 2 2x 22. y = + 2 5 12x + 5x − 2 24. f (x) = 12e−x 2. y =

En los problemas del 25 al 46, determine los intervalos en los que la función es creciente, decreciente, cóncava hacia arriba y cóncava hacia abajo; los máximos y mínimos relativos; los puntos de inflexión; la simetría; las asíntotas verticales y no verticales

y aquellas intersecciones que puedan obtenerse de manera conveniente. Después trace la gráfica de la curva. 25. y = 27. y =

3 x

x x−1

29. y = x 2 + 31. y = 33. y = 35. y = 37. y = 39. y = 41. y =

1 x2

1 −1 2+x 3−x x2 7x + 4 9 9x 2 − 6x − 8 3x + 1 (3x − 2)2 x2

x2 − 1 x3

1 x−1 −3x 2 + 2x − 5 45. y = 3x 2 − 2x − 1 43. y = 2x + 1 +

2 2x − 3 50 y= √ 3x 3x 2 − 5x − 1 y= x−2 1 y= 2 x +1 1+x y= x2 x3 + 1 y= x 4x 2 + 2x + 1 y= 2x 2 3x + 1 y= (6x + 5)2 3x y= (x − 2)2 3x 4 + 1 y= x3 1 y = 3x + 2 + 3x + 2

26. y = 28. 30. 32. 34. 36. 38. 40. 42. 44. 46.

47. Trace la gráfica de una función f tal que f (0) = 0 tenga una asíntota horizontal y = 1 para x → ±∞, una asíntota vertical x = 2, tanto f (x) < 0 como f (x) < 0 para x < 2 y tanto f (x) < 0 como f (x) > 0 para x > 2. 48. Trace la gráfica de una función f tal que f (0) = −4 y f (4) = −2 tenga una asíntota horizontal y = −3 para x → ±∞, una asíntota

Sección 13.6

vertical x = 2, tanto f (x) < 0 como f (x) < 0 para x < 2 y tanto f (x) < 0 como f (x) > 0 para x > 2. 49. Trace la gráfica de una función f tal que f (0) = 0 tenga una asíntota horizontal y = 0 para x → ±∞, asíntotas verticales x = —1 y x = 2, f (x) < 0 para x < −1 y para −1 < x < 2, además de f (x) < 0 para x > 2. 50. Trace la gráfica de una función f tal que f (−2) = 2, f (0) = 0, f (2) = 0 tenga una asíntota horizontal y = 1 para x → ±∞, asíntotas verticales x = −1 y x = 1, f (x) > 0 para x < −1 y f (x) < 0 para −1 < x < 1 y f (x) < 0 para 1 < x. 51. Poder de compra Al analizar el patrón temporal de compras, Mantell y Sing11 utilizan la curva x y= a + bx como un modelo matemático. Encuentre las asíntotas para su modelo. 52. Trace las gráficas de y = 6 − 3e−x y y = 6 + 3e−x. Demuestre que son asintóticas a la misma recta. ¿Cuál es la ecuación de esta recta? 53. Mercado para un producto Para un producto nuevo, el número anual de miles de paquetes vendidos y, después de t años contados a partir de su introducción al mercado, se estima que está dado por

y = f (t) = 250 − 83e−t

Aplicaciones de máximos y mínimos

609

Demuestre que y = 250 es una asíntota horizontal para la gráfica de esta ecuación. Lo cual revela que una vez que el producto se ha establecido entre los consumidores, el mercado tiende a ser constante. x2 − 2 . Con base en la gráfica, 54. Grafique y = 3 7 2 x + 2 x + 12x + 1 localice las asíntotas horizontales y verticales. 6x 3 − 2x 2 + 6x − 1 . A partir de la gráfica, 55. Grafique y = 3 3x − 2x 2 − 18x + 12 localice las asíntotas horizontales y verticales. ln (x + 4) 56. Grafique y = 2 en la pantalla estándar. La gráfica x − 8x + 5 sugiere que hay dos asíntotas verticales de la forma x = k, donde k > 0. También, parece que la gráfica “comienza” cerca de x = −4. Cuando x → −4+, ln(x + 4) → −∞ y x2 − 8x + 5 → 53. Así, límx→4+ y = —∞. Esto proporciona la asíntota vertical x = −4. De modo que, en realidad, existen tres asíntotas verticales. Utilice la característica de acercamiento para hacer clara la asíntota x = −4 en la pantalla. 0.34e0.7x , donde x > 0. A partir de la grá57. Grafique y = 4.2 + 0.71e0.7x fica, determine una ecuación de la asíntota horizontal examinando los valores de y cuando x → ∞. Para confirmar esta ecuación de manera algebraica, encuentre el límx→∞ y dividiendo primero tanto el numerador como el denominador entre e0.7x.

Objetivo

13.6 Aplicaciones de máximos y mínimos

Modelar situaciones que involucran la maximización o minimización de cantidades.

Mediante el uso de los procedimientos vistos en este capítulo, es posible resolver problemas que impliquen maximizar o minimizar una cantidad. Por ejemplo, se podría desear la maximización de una ganancia o la minimización de un costo. La parte crucial consiste en expresar la cantidad que se debe maximizar o minimizar como función de alguna variable contenida en el problema. Luego se diferencia y se prueban los valores críticos resultantes. Para esto, pueden usarse las pruebas de la primera o de la segunda derivadas, aunque a partir de la naturaleza del problema puede ser obvio si un valor crítico representa o no una respuesta apropiada. Como el interés estriba en los máximos y mínimos absolutos, a veces será necesario examinar los puntos extremos del dominio de la función. (Con mucha frecuencia, la función usada para modelar la situación de un problema será la restricción a un intervalo cerrado de una función que tiene un dominio natural más grande. Tales limitaciones del mundo real tienden a generar puntos extremos).

El objetivo de este ejemplo es establecer una función de costo a partir de la cual se pueda minimizar el costo.

Edificio y

EJEMPLO 1

Minimización del costo de una cerca

Con el propósito de tener mayor seguridad, un fabricante planea cercar un área de almacenamiento rectangular de 10 800 pies2 adyacente a un edificio que se utilizará como uno de los lados del área cercada. La cerca paralela al edificio da a una carretera y costará $3 (dólares estadounidenses) por pie instalado, mientras que la cerca de los otros dos lados costará $2 por pie instalado. Encuentre la cantidad de cada tipo de cerca de manera que el costo total sea mínimo. ¿Cuál es el costo mínimo? Solución: Como primer paso en un problema de este tipo, es una buena idea dibujar un

y x Carretera

FIGURA 13.64 Problema de la cerca del ejemplo 1.

diagrama que refleje la situación. En la figura 13.64, se llama x a la longitud del lado paralelo al edificio y y a las longitudes de los otros dos lados, donde x y y están en pies. Como se desea minimizar el costo, el siguiente paso es determinar una función que proporcione el costo. Es obvio que el costo depende de cuánta cerca se ponga a lo largo de la carretera y cuánta a lo largo de los otros dos lados. A lo largo de la carretera, el costo por

11L.

H. Mantell y F. P. Sing, Economics for Business Decisions (Nueva York: McGraw-Hill Book Company, 1972), p. 107.

610

Capítulo 13

Trazado de curvas

pie es de $3, por lo que el costo total de esa cerca es 3x. De manera similar, a lo largo de cada uno de los otros dos lados, el costo es 2y. Así, el costo total C de la cerca está dado por la función de costo C = 3x + 2y + 2y es decir, C = 3x + 4y (1) Es necesario encontrar el valor mínimo absoluto de C. Para hacerlo, se usan las técnicas analizadas en este capítulo; es decir, se examina a C en sus valores críticos (y en cualesquiera puntos extremos) incluidos en el dominio. Sin embargo, para diferenciar, primero se necesita expresar C en función de sólo una variable. [La ecuación (1) proporciona a C como una función de dos variables, x y y]. Esto se puede lograr encontrando primero una relación entre x y y. En el enunciado del problema, se observa que el área de almacenamiento, que es xy, debe ser igual a 10 800: xy = 10 800

(2)

Con esta ecuación, se puede expresar una variable (por ejemplo y) en términos de la otra (x). Entonces, al sustituir en la ecuación (1) se tendrá a C como función de sólo una variable. Al despejar y de la ecuación (2) se obtiene 10 800 (3) y= x Al sustituir en la ecuación (1), resulta

10 800 x 43 200 C(x) = 3x + x Dada la naturaleza física del problema, el dominio de C es x > 0. Ahora se encuentra dC/dx, se iguala a 0 y se despeja x. Se tiene C = C(x) = 3x + 4

(4)

d 43 200 dC =3− (43 200x −1 ) = −43 200x −2 2 dx x dx 43 200 3− =0 x2 43 200 3= x2 de lo cual se deduce que 43 200 x2 = = 14 400 3 x = 120 puesto que x > 0

Así, 120 es el único valor crítico y no hay puntos extremos que considerar. Para probar este valor, se usará la prueba de la segunda derivada. 86 400 d2C = 2 dx x3 Cuando x = 120, d2C/dx2 > 0, entonces puede concluirse que x = 120 da un mínimo relativo. Sin embargo, como 120 es el único valor crítico incluido en el intervalo abierto (0, ∞) y C es continua en ese intervalo, dicho mínimo relativo también debe ser un mínimo absoluto. Pero el ejercicio aún no está terminado. Todas las preguntas del problema deben contestarse. Para tener un costo mínimo, el número de pies de cerca a lo largo de la carretera es de 120. Cuando x = 120, a partir de la ecuación (3) se tiene y = 10 800/120 = 90. Por lo tanto, el número de pies de cerca necesarios para los otros dos lados es 2y = 180. Entonces, se requieren 120 pies de cerca de $3 y 180 pies de la cerca de $2. El costo mínimo puede obtenerse a partir de la función de costo dada por la ecuación (4) y es 43 200 43 200 = 720 = 3(120) + C(120) = 3x + x 120 x=120 Ahora resuelva el problema 3 v

Sección 13.6

Aplicaciones de máximos y mínimos

611

Con base en el ejemplo 1, la siguiente guía puede ser útil en la resolución de problemas prácticos sobre máximos y mínimos: Guía para la resolución de problemas de aplicación de máximos y mínimos

Paso 1. Cuando sea apropiado, dibuje un diagrama que refleje la información dada en el problema. Paso 2. Formule una expresión para la cantidad que se quiera maximizar o minimizar. Paso 3. Escriba la expresión del paso 2 como una función de una sola variable y señale el dominio de esa función. El dominio puede estar implícito en la naturaleza del problema. Paso 4. Encuentre los valores críticos de la función. Después de probar cada valor crítico, determine cuál proporciona el valor extremo absoluto que se busca. Si el dominio de la función incluye puntos extremos, asegúrese de examinar también los valores de la función en esos puntos. Paso 5. Con base en los resultados del paso 4, responda las preguntas que se formularon en el enunciado del problema. EJEMPLO 2

Maximización del ingreso

La ecuación de demanda para el producto de un fabricante es Este ejemplo implica la maximización del ingreso cuando se conoce una ecuación de demanda.

p=

80 − q 4

0 ≤ q ≤ 80

donde q es el número de unidades y p el precio por unidad. ¿Para qué valor de q se tendrá un ingreso máximo? ¿Cuál es el ingreso máximo? Solución: Sea r el ingreso total, que es la cantidad a maximizar. Como

se tiene

ingreso = (precio)(cantidad)

80 − q 80q − q2 ·q = = r(q) 4 4 donde 0 ≤ q ≤ 80. Al hacer dr/dq = 0, resulta 80 − 2q dr = =0 dq 4 80 − 2q = 0 r = pq =

q = 40

Así, 40 es el único valor crítico. Ahora se verá si este valor da un máximo. Examinando la primera derivada para 0 ≤ q < 40, se tiene dr/dq > 0, por lo que r es creciente. Si q > 40, entonces dr/dq < 0, por lo que r es decreciente. Dado que que r es creciente a la izquierda de 40 y r es decreciente a la derecha de 40, se concluye que q = 40 da el ingreso máximo absoluto, a saber r(40) = (80)(40) − (40)2)/4 = 400 Ahora resuelva el problema 7 v EJEMPLO 3

Minimización del costo promedio

La función de costo total de un fabricante está dada por Este ejemplo implica la minimización del costo promedio cuando se conoce la función de costo.

c = c(q) =

q2 + 3q + 400 4

donde c es el costo total de producir q unidades. ¿Para qué nivel de producción será mínimo el costo promedio por unidad? ¿Cuál es este mínimo?

612

Capítulo 13

Trazado de curvas

Solución: La cantidad a minimizar es el costo promedio c¯ . La función de costo promedio es q2 + 3q + 400 400 c q 4 c¯ = c¯ (q) = = = +3+ (5) q 4 q q

Aquí q debe ser positiva. Para minimizar c¯ , se diferencia: d c¯ q2 − 1600 1 400 = − 2 = dq 4 q 4q2 Para obtener los valores críticos, se resuelve d c¯ /dq = 0: q2 − 1600 = 0

(q − 40)(q + 40) = 0

q = 40

puesto que q > 0

Para determinar si este nivel de producción da un mínimo relativo, se usará la prueba de la segunda derivada. Se tiene 800 d 2 c¯ = 3 dq2 q que es positiva para q = 40. Así, c¯ tiene un mínimo relativo cuando q = 40. Se observa que c¯ es continua para q > 0. Como q = 40 es el único extremo relativo, se concluye que este mínimo relativo es en efecto un mínimo absoluto. Al sustituir q = 40 en la ecuación (5) se 400 40 +3+ = 23. obtiene el costo promedio mínimo c¯ (40) = 4 40 Ahora resuelva el problema 5 v EJEMPLO 4 Este ejemplo es una aplicación biológica que implica la maximización de la rapidez a la que se forma una enzima. La ecuación involucrada es una ecuación literal.

Maximización aplicada a enzimas

Una enzima es una proteína que actúa como catalizador para incrementar la velocidad de una reacción química que ocurre en las células. En cierta reacción, una enzima se convierte en otra enzima llamada el producto. Éste actúa como catalizador para su propia formación. La velocidad R a la que el producto se forma (con respecto al tiempo) está dada por R = kp(l − p) donde l es la cantidad inicial total de ambas enzimas, p la cantidad de la enzima producto y k una constante positiva. ¿Para qué valor de p se tendrá una R máxima? Solución: Se puede escribir R = k(pl — p2). Al hacer dR/dp = 0 y despejar p se obtiene

dR = k(l − 2p) = 0 dp l p= 2

Ahora, d2R/dp2 = −2k. Como k > 0, la segunda derivada es siempre negativa. De modo que p = 1/2 da un máximo relativo. Además, como R es una función continua de p, se concluye que hay un máximo absoluto en p = l/2. v

El cálculo puede aplicarse a decisiones relativas a inventarios, como se verá en el ejemplo siguiente. EJEMPLO 5 Este ejemplo implica la determinación del número de unidades en una corrida de producción para minimizar ciertos costos.

Tamaño económico del lote

Una empresa produce y vende anualmente 10 000 unidades de un artículo. Las ventas están distribuidas uniformemente a lo largo del año. La empresa desea determinar el número de unidades que deben fabricarse en cada periodo de producción para minimizar los costos totales anuales de operación y los costos por mantener inventario. Se producen el mismo número de unidades en cada periodo. Este número se denomina tamaño económico del lote o cantidad económica del pedido. El costo de producir cada unidad es de $20 y los costos

Sección 13.6

Aplicaciones de máximos y mínimos

613

por mantener inventarios (seguro, interés, almacenamiento, etc.) se estiman iguales al 10% del valor promedio del inventario. Los costos de operación por periodo de producción son de $40. Encuentre el tamaño económico del lote. Solución: Sea q el número de unidades en una corrida de producción. Como las ventas

están distribuidas a razón uniforme, se supondrá que el inventario varía uniformemente de q a 0 entre periodos de producción. Así, se toma el inventario promedio igual a q/2 unidades. Los costos de producción son de $20 por unidad, por lo que el valor promedio del inventario es de 20(q/2). Los costos por mantener inventarios son el 10% de este valor: q 0.10(20) 2 El número de corridas de producción por año es de 10 000/q. Entonces, los costos totales de operación son 10 000 40 q Por lo tanto, el total de los costos de inventario y operación está dado por q 10 000 + 40 2 q 400 000 =q+ q

C = 0.10(20)

q>0

q2 − 400 000 400 000 dC = =1− dq q2 q2

Al hacer dC/dq = 0, se obtiene Como q > 0,

q=

q2 = 400 000

√ 400 000 = 200 10 ≈ 632.5

Para determinar si este valor de q minimiza a C, se√examinará la primera derivada. Si √ 0 < q < 400 000 , entonces dC/dq < 0. Si q > 400 000 , entonces dC/dq > 0. Se concluye que hay un mínimo absoluto en q = 632.5. El número de periodos de producción es de 10 000/632.5 ≈ 15.8. Para propósitos prácticos, serían 16 lotes, cada uno con tamaño económico del lote igual a 625 unidades. Ahora resuelva el problema 29 v EJEMPLO 6 La intención de este ejemplo es establecer una función de ingreso a partir de la cual se maximice el ingreso sobre un intervalo cerrado.

Maximización del ingreso de una empresa de televisión por cable

La empresa Vista TV Cable tiene actualmente 100 000 suscriptores que pagan una cuota mensual de $40. Una encuesta reveló que se tendrían 1000 suscriptores más por cada $0.25 de disminución en la cuota. ¿Para qué cuota se obtendrá el ingreso máximo y cuántos suscriptores se tendrían con dicha cuota? Solución: Sea x el número de disminuciones de $0.25. La cuota mensual es entonces de 40 − 0.25x, donde 0 ≤ x ≤ 160 (la cuota no puede ser negativa) y el número de suscriptores nuevos es 1000x. Por lo tanto, el número total de suscriptores es 100 000 + 1000x. Se desea maximizar el ingreso, que está dado por

r = (número de suscriptores)(cuota por suscriptor) = (100 000 + 1000x)(40 − 0.25x)

= 1000(100 + x)(40 − 0.25x)

= 1000(4000 + 15x − 0.25x 2 )

Haciendo r = 0 y despejando x, resulta

r = 1000(15 − 0.5x) = 0

x = 30

614

Capítulo 13

Trazado de curvas

Como el dominio de r es el intervalo cerrado [0, 160], el valor máximo absoluto de r debe ocurrir en x = 30 o en uno de los puntos extremos del intervalo. Ahora se calculará r en esos tres puntos: r(0) = 1000(4000 + 15(0) − 0.25(0)2 ) = 4 000 000 r(30) = 1000(4000 + 15(30) − 0.25(30)2 ) = 4 225 000

r(160) = 1000(4000 + 15(160) − 0.25(160)2 ) = 0

De acuerdo con esto, el ingreso máximo ocurre cuando x = 30. Lo anterior corresponde a 30 disminuciones de $0.25, para una disminución total de $7.50; esto es, la cuota mensual es de $40 − $7.50 = $32.50. El número de suscriptores con esa cuota es 100 000 + 30(1000) = 130 000. Ahora resuelva el problema 19 v EJEMPLO 7

Maximización del número de beneficiarios de servicios de salud

Un artículo publicado en una revista de sociología afirma que si ahora se iniciase un programa específico de servicios de salud, al cabo de t años, n miles de personas ancianas recibirían beneficios directos, donde

Aquí se maximiza una función sobre un intervalo cerrado.

n=

t3 − 6t 2 + 32t 3

0 ≤ t ≤ 12

¿Para qué valor de t es máximo el número de beneficiarios? Solución: Al hacer dn/dt = 0, se tiene

dn = t 2 − 12t + 32 = 0 dt (t − 4)(t − 8) = 0 t=4

n

n

t3  6t 2  32t 3

8

12

t=8

Como el dominio de n es el intervalo cerrado [0, 12], el valor máximo absoluto de n debe ocurrir en t = 0, 4, 8 o 12: 03 − 6(02 ) + 32(0) = 0 3 43 160 n(4) = − 6(42 ) + 32(4) = 3 3 3 8 128 n(8) = − 6(82 ) + 32(8) = 3 3 123 288 n(12) = − 6(122 ) + 32(12) = = 96 3 3 n(0) =

96

4

o

t

FIGURA 13.65 Gráfica de t3 n = − 6t 2 + 32t en [0, 12]. 3

ADVERTENCIA El ejemplo anterior ilustra que no deben ignorarse los puntos extremos cuando se determinan extremos absolutos en un intervalo cerrado.

Este ejemplo implica la maximización de la utilidad cuando se conocen las funciones de demanda y de costo promedio. En la última parte, se impone un impuesto al monopolio y se analiza una nueva función de utilidad.

Así, se tiene un máximo absoluto en t = 12. En la figura 13.65 se muestra una gráfica de la función. Ahora resuelva el problema 15 v En el ejemplo siguiente se usa la palabra monopolista. En una situación de monopolio, sólo hay un vendedor de un producto para el cual no existen sustitutos similares y el vendedor —es decir el monopolista— controla el mercado. Considerando la ecuación de demanda para el producto, el monopolista puede fijar el precio (o el volumen de producción) de manera que se obtenga una utilidad máxima. EJEMPLO 8

Maximización de la utilidad

Suponga que la ecuación de demanda para el producto de un monopolista es p = 400 − 2q y que la función de costo promedio es c¯ = 0.2q + 4 + (400/q), donde q es el número de unidades y tanto p como c¯ se expresan en dólares por unidad.

Sección 13.6

a. b. c. d.

Aplicaciones de máximos y mínimos

615

Determine el nivel de producción en el que se maximiza la utilidad. Determine el precio que garantiza la utilidad máxima. Determine la utilidad máxima. Si, como una medida reguladora, el gobierno impone un impuesto de $22 por unidad al monopolista, ¿cuál es el nuevo precio que maximiza la utilidad?

Solución: Se sabe que

utilidad = ingreso total − costo total

Como el ingreso total r y el costo total c están dados por r = pq = 400q − 2q2

y la utilidad es de manera que

c = q¯c = 0.2q2 + 4q + 400 P = r − c = 400q − 2q2 − (0.2q2 + 4q + 400) P(q) = 396q − 2.2q2 − 400

para q > 0

a. Para maximizar la utilidad, se hace dP/dq = 0:

dP = 396 − 4.4q = 0 dq q = 90

Ahora, d2P/dq2 = −4.4 siempre es negativa, por lo que es negativa en el valor crítico q = 90. De acuerdo con la prueba de la segunda derivada, se tiene ahí un máximo relativo. Como q = 90 es el único valor crítico en (0, ∞), se debe tener ahí un máximo absoluto. b. El precio que garantiza la utilidad máxima se obtiene haciendo q = 90 en la ecuación de demanda: p = 400 − 2(90) = 220 c. La utilidad máxima se obtiene evaluando P(90). Se tiene P(90) = 396(90) − 2.2(90)2 − 400 = 17 420 d. El impuesto de $22 por unidad implica que para q unidades el costo total aumenta en 22q. La nueva función de costo es c1 = 02q2 + 4q + 400 + 22q y la nueva utilidad está dada por P1 = 400q − 2q2 − (0.2q2 + 4q + 400 + 22q) = 374q − 2.2q2 − 400

Al hacer dP1/dq = 0, resulta

dP1 = 374 − 4.4q = 0 dq q = 85

Como d2P1/dq2 = −4.4 < 0, se concluye que, para maximizar la utilidad, el monopolista debe restringir la producción a 85 unidades a un precio mayor de p1 = 400 − 2(85) = $230. Como este precio es sólo $10 mayor que antes, parte del impuesto se ha cargado al consumidor y el monopolista debe pagar la diferencia. La utilidad es ahora de $15 495, lo cual es menor que la ganancia anterior. Ahora resuelva el problema 13 v Este análisis conduce al principio económico de que cuando la utilidad es máxima, el ingreso marginal es igual al costo marginal.

Esta sección concluye usando el cálculo para desarrollar un principio muy importante en economía. Suponga que p = f (q) es la función de demanda para el producto de una empresa, donde p es el precio por unidad y q el número de unidades producidas y vendi-

616

Capítulo 13

Trazado de curvas

das. Entonces, el ingreso total está dado por r = qp = qf (q), que es una función de q. Sea c = g(q) la función de costo total para producir q unidades. Así, la utilidad total, que es igual a ingreso total − costo total, es también una función de q, a saber, P(q) = r − c = qf (q) − g(q)

Considere la producción más favorable para la empresa. Si no se toman en cuenta los casos especiales, se sabe que la utilidad es máxima cuando dP/dq = 0 y d2P/dq2 < 0. Se tiene,

$

dP d dr dc = (r − c) = − dq dq dq dq

Ingreso total

En consecuencia, dP/dq = 0 cuando

Costo total

q

q1

FIGURA 13.66 En la utilidad máxima, el ingreso marginal es igual al costo marginal.

dc dr = dq dq

Esto es, al nivel de la utilidad máxima, la pendiente de la tangente a la curva de ingreso total debe ser igual a la pendiente de la tangente a la curva de costo total (figura 13.66). Pero dr/dq es el ingreso marginal IM y dc/dq es el costo marginal CM. Así, bajo condiciones comunes, para maximizar la utilidad es necesario que IM = CM Para que esto corresponda realmente a un máximo, es necesario que d2P/dq2 < 0: d2P d2 d2r d2c = (r − c) = − 0 a dr/dq − dc/dq < 0. Por lo tanto, cuando la producción aumenta, se debe tener IM > CM y luego IM < CM. Esto significa que en el punto q1 de utilidad máxima, la curva de costo marginal debe cortar a la curva de ingreso marginal desde abajo (figura 13.67). Para una producción de hasta q1, el ingreso proveniente de la producción adicional sería mayor que el costo de tal producción y la utilidad total aumentaría. Para una producción mayor a q1, CM > IM y cada unidad de producción agregaría un tanto más a los costos totales que al ingreso total. Por lo tanto, las utilidades totales se reducirían.

PROBLEMAS 13.6 En esta serie de problemas, a menos que se especifique otra cosa, p es el precio por unidad y q el nivel de producción. Los costos fijos se refieren a costos que permanecen constantes bajo todo nivel de producción en un periodo dado (un ejemplo es la renta). 1. Encuentre dos números cuya suma sea 82 y cuyo producto sea el más grande posible. 2. Encuentre dos números no negativos cuya suma sea 20 y para los cuales el producto de dos veces uno de los números por el cuadrado del otro sea un máximo. 3. Cercado Una empresa dispone de $9000 para cercar una porción rectangular del terreno adyacente a un río y al río lo usará como un lado del área cercada. El costo de la cerca paralela al río es de $15 por pie instalado y el costo para los dos lados restantes es de $9 por pie instalado. Encuentre las dimensiones del área máxima cercada.

4. Cercado El propietario del Vivero Laurel quiere cercar un terreno que tiene forma rectangular y área de 1400 pies2 con el fin de usarlo para plantar diferentes tipos de arbustos. El terreno será dividido en seis lotes iguales con cinco cercas paralelas al mismo par de lados, como se muestra en la figura 13.68. ¿Cuál es el número mínimo de pies de cerca necesarios?

FIGURA 13.68

5. Costo promedio Un fabricante determina que el costo total, c, de producir un artículo está dado por la función de costo c = 0.05q2 + 5q + 500 ¿Para qué nivel de producción será mínimo el costo promedio por unidad?

Sección 13.6

6. Gastos de un automóvil móvil está dado por

El costo por hora de operar un auto-

C = 0.12s − 0.0012s2 + 0.08

0 ≤ s ≤ 60

donde s es la velocidad en millas por hora. ¿A qué velocidad es mínimo el costo por hora? 7. Ingreso La ecuación de demanda para el producto de un monopolista es

p = −5q + 30 ¿A qué precio se maximizará el ingreso? 8. Ingreso Suponga que la función de demanda para el producto de un monopolista es

q = Ae−Bp

para constantes positivas A y B. En términos de A y B, encuentre el valor de p para el cual se obtiene el ingreso máximo. ¿Puede explicar por qué su respuesta no depende de A? 9. Ganancia de peso Un grupo de biólogos estudió los efectos nutricionales producidos en ratas a las que se les administró una dieta que contenía 10% de proteína.12 La proteína consistió en levadura y harina de semilla de algodón. Al variar el porcentaje p de levadura en la mezcla de proteína, el grupo de biólogos encontró que el aumento de peso (promedio en gramos) de una rata en cierto periodo fue de 1600 f (p) = 170 − p − 0 ≤ p ≤ 100 p + 15 Encuentre (a) el aumento máximo de peso y (b) el aumento mínimo de peso.

10. Dosis de un medicamento La severidad de la reacción del cuerpo humano a una dosis inicial D de un medicamento está dada por13 R = f (D) = D2

C D − 2 3

donde la constante C denota la cantidad máxima de medicamento que puede administrarse. Demuestre que R tiene una razón de cambio máxima cuando D = C/2. 11. Utilidad Para el producto de un monopolista, la función de demanda es p = 85 − 0.05q y la función de costo es c = 600 + 35q ¿A qué nivel de producción se maximiza la utilidad? ¿A qué precio ocurre esto y cuál es la utilidad? 12Adaptado

de R. Bressani, “The Use of Yeast in Human Foods”, en Single-Cell Protein, R. I. Mateles y S. R. Tannenbaum, eds. (Cambridge, Mass.: MIT Press, 1968). 13R. M. Thrall, J. A. Mortimer, K. R. Rebman y R. F. Baum, eds., Some Mathematical Models in Biology, edición revisada, reporte núm. 40241-R-7. Preparado en la Universidad de Michigan, 1967.

Aplicaciones de máximos y mínimos

617

12. Utilidad Para un monopolista, el costo por unidad de producir un artículo es de $3 y la ecuación de demanda es 10 p= √ q ¿Qué precio dará la utilidad máxima? 13. Utilidad Para el producto de un monopolista, la ecuación de demanda es p = 42 − 4q y la función de costo promedio es 80 c¯ = 2 + q Encuentre el precio que maximiza la utilidad. 14. Utilidad Para el producto de un monopolista, la función de demanda es 50 p= √ q y la función de costo promedio es 1 2500 c¯ = + 4 q Encuentre el precio que maximiza la utilidad.

15. Utilidad Un fabricante puede producir cuando mucho 120 unidades de cierto artículo cada año. La ecuación de demanda para ese producto es p = q2 − 100q + 3200 y la función de costo promedio del fabricante es 10 000 2 c¯ = q2 − 40q + 3 q Determine la producción q que maximiza la utilidad y la utilidad máxima correspondiente. 16. Costo Un fabricante ha determinado que para cierto producto, el costo unitario promedio está dado por 210 c¯ = 2q2 − 42q + 228 + q donde 3 ≤ q ≤ 12. (a) ¿A qué nivel dentro del intervalo [3, 12] debe fijarse la producción para minimizar el costo total? ¿Cuál es el costo total mínimo? (b) Si la producción tuviese que encontrarse dentro del intervalo [7, 12], ¿qué valor de q minimizaría el costo total? 17. Utilidad Los costos totales fijos de la empresa XYZ son de $1200, los costos combinados de material y mano de obra son de $2 por unidad y la ecuación de demanda es 100 p= √ q ¿Qué nivel de producción maximizará la utilidad? Demuestre que esto ocurrirá cuando el ingreso marginal sea igual al costo marginal. ¿Cuál es el precio cuando la utilidad es máxima? 18. Ingreso Una empresa de bienes raíces posee 100 departamentos tipo jardín. Cada departamento puede rentarse en $400 por mes. Sin embargo, por cada $10 mensuales de incremento habrá dos departamentos vacíos sin posibilidad de ser rentados. ¿Qué renta por departamento maximizará el ingreso mensual?

618

Capítulo 13

Trazado de curvas

19. Ingreso Una empresa de televisión por cable tiene 6400 suscriptores que pagan cada uno $24 mensuales y puede conseguir 160 suscriptores más por cada reducción de $0.50 en la cuota mensual. ¿Cuál será la cuota que maximice el ingreso y cuál será este ingreso? 20. Utilidad Un fabricante de cierto producto encuentra que para las primeras 600 unidades que produce y vende la utilidad es de $40 por unidad. La utilidad por cada unidad producida más allá de 600 disminuye en $0.05 por cada unidad adicional. Por ejemplo, la utilidad total cuando produce y vende 602 unidades es 600(40) + 2(39.90). ¿Qué nivel de producción maximizará la utilidad? 21. Diseño de un recipiente Un fabricante de recipientes está diseñando una caja rectangular sin tapa y con base cuadrada que debe tener un volumen de 32 pies3. ¿Qué dimensiones debe tener la caja si se requiere utilizar la menor cantidad de material? 22. Diseño de un recipiente Una caja sin tapa y de base cuadrada va a construirse con 192 pies2 de material. ¿Qué dimensiones debe tener para que su volumen sea máximo? ¿Cuál es el volumen máximo? 23. Diseño de un recipiente Una caja sin tapa va a fabricarse cortando cuadrados iguales de cada esquina de una lámina cuadrada de L pulgadas de lado, doblando luego hacia arriba los lados. Encuentre la longitud del lado del cuadrado que debe recortarse para que el volumen de la caja sea máximo. ¿Cuál es el volumen máximo? (Vea la figura 13.69).

de material el radio y la altura serán iguales a 13.71).

√ 3

K/π . (Vea la figura

FIGURA 13.71

26. Diseño de un recipiente Una lata cilíndrica sin tapa va a fabricarse con una cantidad fija de material, K. Para que el volumen sea máximo, demuestre que el radio y la altura deben ser iguales a √ K/(3π). (Vea la figura 13.71). 27. Utilidad La ecuación de demanda para el producto de un monopolista es p = 600 − 2q y la función de costo total es c = 0.2q2 + 28q + 200

L

Doblar

Doblar

Doblar

L

Doblar

FIGURA 13.69

24. Diseño de un cartel Un cartel rectangular de cartón debe tener 720 pulg2 para el material impreso, márgenes de 5 pulgadas a cada lado y de 4 pulgadas arriba y abajo. Encuentre las dimensiones del cartel de manera que la cantidad de cartón que se use sea mínima. (Vea la figura 13.70).

y la función de demanda es

4

5

Encuentre la producción y el precio que maximizan la utilidad y determine la utilidad correspondiente. Si el gobierno impone un impuesto de $22 por unidad al fabricante, ¿cuáles serían entonces la producción y el precio que maximizan la utilidad? ¿Cuál sería entonces la utilidad? 28. Utilidad Utilice los datos originales del problema 27 y suponga que el gobierno impone una cuota por licencia de $1000 al fabricante. Ésta es una cantidad global independiente de la producción. Demuestre que el precio y la producción que maximizan la utilidad permanecen iguales. Sin embargo, demuestre que se tendrá una utilidad menor. 29. Tamaño económico del lote Un fabricante debe producir anualmente 3000 unidades de un producto que se vende a una razón uniforme durante el año. El costo de producción de cada unidad es de $12 y los costos por mantener inventarios (seguro, interés, almacenamiento, etc.) se estiman iguales al 19.2% del valor promedio del inventario. Los gastos de operación por periodo de producción son de $54. Encuentre el tamaño económico del lote. 30. Utilidad Para el producto de un monopolista, la función de costo es c = 0.004q3 + 20q + 5000 p = 450 − 4q

y

5

x 4

FIGURA 13.70

25. Diseño de un recipiente Una lata cilíndrica sin tapa debe tener un volumen fijo K. Demuestre que al usar la cantidad mínima

Encuentre la producción que maximiza la utilidad. 31. Asistencia a un taller La empresa Imperial Educational Services (IES) está considerando ofrecer un taller sobre asignación de recursos a directivos de la Compañía Acme. Para que el ofrecimiento sea económicamente factible, IES considera que por lo menos 30 personas deben inscribirse y cubrir un costo de $50 cada una. Además, IES acepta reducir la cuota a todos en $1.25 por cada persona adicional a las primeras 30. ¿Cuántas personas deben inscribirse para que el ingreso de IES sea máximo? Suponga que el número máximo de asistentes se limita a 40 personas. 32. Costo de alquilar un motor La compañía Kiddie Toy planea alquilar un motor eléctrico del cual utilizará 80 000 caballos de fuerzahora por año en su proceso de manufactura. Un caballo de fuerza-hora es el trabajo hecho en 1 hora por un motor de un caballo de fuerza. El

Sección 13.6

costo anual de alquilar el motor es de $200 más $0.40 por caballo de fuerza. El costo por caballo de fuerza-hora de operar el motor es de $0.008/N, donde N es el número de caballos de fuerza. ¿Qué tamaño de motor, en caballos de fuerza, debe alquilarse para minimizar el costo? 33. Costo de transporte El costo de operar un camión sobre una autopista (excluyendo el salario del chofer) es s 0.165 + 200 por milla, donde s es la velocidad (estable) del camión en millas por hora. El salario del chofer es de $18 por hora. ¿A qué velocidad debe manejar el chofer para que un viaje de 700 millas resulte lo más económico posible?

Aplicaciones de máximos y mínimos

619

de A deben producirse al día para maximizar la utilidad? Responda la misma pregunta si la utilidad con A es de P por tonelada y con B es de P/2 por tonelada.

38. Tasa de rendimiento Para construir un edificio de oficinas, los costos fijos son de $1.44 millones e incluyen el precio del terreno, los honorarios del arquitecto, la cimentación, la estructura, etc. Si se construyen x pisos, el costo (excluyendo los costos fijos) es c = 10x[120 000 + 3000(x − 1)]

34. Costo Para un productor, el costo de fabricar un artículo es de $30 por mano de obra y de $10 por material; los gastos indirectos son de $20 000 por semana. Si se fabrican más de 5000 artículos por semana, la mano de obra se eleva a $45 por artículo para las unidades que excedan de 5000. ¿Para qué nivel de producción será mínimo el costo promedio por artículo? 35. Utilidad La señora Jones tiene una agencia de seguros pequeña que vende pólizas para una gran compañía de seguros. Por cada póliza vendida, la señora Jones, que no vende por sí misma las pólizas, recibe una comisión de $50 de la compañía de seguros. De experiencias pasadas, la señora Jones ha determinado que cuando emplea m vendedores puede vender q = m3 − 15m2 + 92m pólizas por semana. Ella paga a cada uno de los vendedores un salario semanal de $1000 y sus gastos fijos por semana son de $3000. Su oficina actual sólo puede tener cabida para ocho vendedores. Determine el número de vendedores que la señora Jones debe contratar para maximizar su utilidad semanal. ¿Cuál es la utilidad máxima correspondiente? 36. Utilidad Una compañía manufacturera vende sacos de alta calidad a una cadena de tiendas. La ecuación de demanda para esos sacos es p = 400 − 50q donde p es el precio de venta (por saco) y q la demanda (en miles de sacos). Si la función de costo marginal de la compañía está dada por 800 dc = dq q+5 demuestre que existe una utilidad máxima y determine el número de sacos que deben venderse para obtener esta utilidad máxima. 37. Producción química Una empresa fabrica diariamente x toneladas del producto químico A (x ≤ 4) y y=

24 − 6x 5−x

toneladas del producto químico B. La utilidad con A es de $2000 por tonelada y con B es de $1000 por tonelada. ¿Cuántas toneladas

El ingreso por mes es de $60 000 por piso. ¿Cuántos pisos darán una tasa máxima de rendimiento sobre la inversión? (Tasa de rendimiento = ingreso total/costo total). 39. Marcha y potencia desarrollada por un animal En un modelo planteado por Smith,14 la potencia desarrollada por un animal a una velocidad dada en función de su movimiento o marcha, j, resulta ser L4 V 3 L2 P(j) = Aj + B V 1+j donde A y B son constantes, j es una medida de “inconstancia” de la marcha, L es una constante que representa una dimensión lineal y V una velocidad constante hacia adelante.

Suponga que P es mínima cuando dP/dj = 0. Demuestre que cuando esto ocurre, BV 4 (1 + j)2 = AL 2 Como un comentario al margen, Smith señala que “a velocidad máxima, j es 0 para un elefante, 0.3 para un caballo y 1 para un galgo de carreras, aproximadamente”. 40. Flujo de vehículos En un modelo de flujo de vehículos sobre un carril de una autopista, el número de automóviles que pueden circular por el carril por unidad de tiempo está dado mediante15 −2a N= 2al −2atr + v − v donde a es la aceleración de un automóvil al detenerse (a < 0), tr es el tiempo de reacción para comenzar a frenar, v es la velocidad promedio de los automóviles y l es la longitud de un automóvil. Suponga que a, tr y l son constantes. Para encontrar el mayor número de automóviles que pueden circular por un carril, es necesario calcular la velocidad v que maximiza a N. Para maximizar N, es suficiente con minimizar el denominador 2al −2atr + v − v

14J.

M. Smith, Mathematical Ideas in Biology (Londres: Cambridge University Press, 1968). 15J. I. Shonle, Environmental Applications of General Physics (Reading, Mass.: Addison-Wesley Publishing Co., 1975).

620

Capítulo 13

Trazado de curvas

(a) Encuentre el valor de v que minimiza al denominador. (b) Evalúe su respuesta en (a) cuando a = −19.6 (pies/s2), l = 20 (pies) y tr = 0.5 (s). Dé su respuesta en pies por segundo. (c) Encuentre el valor correspondiente de N con un decimal. Su respuesta estará en automóviles por segundo; conviértala a automóviles por hora. (d) Encuentre el cambio relativo N que resulta cuando l se reduce de 20 pies a 15 pies para el valor de v que maximiza. 41. Costo promedio Durante la temporada navideña, una empresa promocional compra calcetines baratos de fieltro rojo, les pega imitación de piel blanca y lentejuelas y los empaca para su distribución. El costo total de producir q cajas de estos calcetines está dado por c = 3q2 + 50q − 18q ln q + 120

Encuentre el número de cajas que deben prepararse para minimizar el costo promedio por caja. Determine (con dos decimales) este costo promedio mínimo. 42. Utilidad La ecuación de demanda de un monopolista está dada por p = q2 − 20q + 160 donde p es el precio de venta (en miles) por tonelada cuando se venden q toneladas del producto. Suponga que el costo fijo es de $50 000 y que producir cada tonelada cuesta $30 000. Si la maquinaria actual tiene una capacidad máxima de producción de 12 toneladas, use la gráfica de la función de utilidad para determinar a qué nivel de producción se tiene la utilidad máxima. Encuentre la utilidad máxima correspondiente y el precio de venta por tonelada.

Repaso del capítulo 13 Términos y símbolos importantes

Ejemplos

Sección 13.1 Extremos relativos función creciente función decreciente máximo relativo mínimo relativo extremos relativos extremos absolutos valor crítico punto crítico prueba de la primera derivada Sección 13.2 Extremos absolutos en un intervalo cerrado teorema del valor extremo Sección 13.3 Concavidad cóncava hacia arriba cóncava hacia abajo punto de inflexión Sección 13.4 Prueba de la segunda derivada prueba de la segunda derivada Sección 13.5 Asíntotas asíntota vertical asíntota horizontal asíntota oblicua Sección 13.6 Aplicaciones de máximos y mínimos tamaño económico del lote

Ej. 1, p. 582 Ej. 2, p. 583 Ej. 3, p. 583 Ej. 4, p. 584 Ej. 1, p. 590 Ej. 1, p. 592 Ej. 1, p. 598 Ej. 1, p. 601 Ej. 3, p. 603 Ej. 5, p. 612

Resumen El cálculo es de gran ayuda para bosquejar la gráfica de una función. La primera derivada se usa para determinar cuándo una función es creciente o decreciente y para localizar los máximos y mínimos relativos. Si f (x) es positiva en todo un intervalo, entonces en ese intervalo f es creciente y su gráfica asciende (de izquierda a derecha). Si f (x) es negativa en todo un intervalo, entonces f es decreciente y su gráfica desciende. Un punto (a, f (a)) sobre la gráfica en el que f (x) es 0 o no está definida es un candidato a representar un extremo relativo y a se llama valor crítico. Para que se presente en a un extremo relativo, la primera derivada debe cambiar de signo alrededor de a. El procedimiento siguiente es la prueba de la primera derivada para los extremos relativos de y = f (x): Prueba de la primera derivada para extremos relativos

Paso 1. Encuentre f (x).

Paso 2. Determine todos los valores de a en que f (a) = 0 o f (a) no está definida. Paso 3. En los intervalos definidos por los valores del paso 2, determine si f es creciente ( f (x) > 0) o decreciente ( f (x) < 0). Paso 4. Para cada valor crítico a en que f es continua, determine si f (x) cambia de signo al aumentar x y pasar por a. Se tiene un máximo relativo en a si f (x) cambia de + a — y un mínimo relativo si f (x) cambia de — a +. Si f (x) no cambia de signo, entonces no se tiene un extremo relativo en a. Bajo ciertas condiciones, se puede asegurar que una función tiene extremos absolutos. El teorema del valor extremo establece que si f es continua en un intervalo cerrado, entonces f tiene un valor máximo absoluto y un valor mínimo absoluto en el intervalo. Para localizar los extremos absolutos, puede

Capítulo 13

emplearse el siguiente procedimiento: Procedimiento para encontrar los extremos absolutos de una función f continua en [a, b]

Paso 1. Encuentre los valores críticos de f. Paso 2. Evalúe f (x) en los puntos extremos a y b y en los valores críticos que se encuentran en (a, b). Paso 3. El valor máximo de f es el más grande de los valores encontrados en el paso 2. El valor mínimo de f es el menor de los valores encontrados en el paso 2. La segunda derivada se usa para determinar la concavidad y los puntos de inflexión. Si f (x) > 0 en todo un intervalo, entonces f es cóncava hacia arriba en ese intervalo y su gráfica se flexiona hacia arriba. Si f (x) < 0 en un intervalo, entonces f es cóncava hacia abajo en ese intervalo y su gráfica se flexiona hacia abajo. El punto de una gráfica donde f es continua y su concavidad cambia es un punto de inflexión. El punto (a, f (a)) de una gráfica es un posible punto de inflexión si f (a) es 0 o no está definida y f es continua en a. La segunda derivada proporciona también un medio para probar si ciertos valores críticos son extremos relativos: Prueba de la segunda derivada para extremos relativos

Suponga que f (a) = 0. Entonces Si f (a) < 0, f tiene un máximo relativo en a. Si f (a) > 0, f tiene un mínimo relativo en a. Las asíntotas también son útiles para el trazado de curvas. Las gráficas “explotan” cerca de las asíntotas verticales y “se asientan” cerca de las asíntotas horizontales y las asíntotas oblicuas. La recta x = a es una asíntota vertical para la gráfica

Repaso

621

de una función f si lím f (x) = ∞ o −∞ cuando x tiende a a por la derecha (x → a+) o por la izquierda (x → a−). En el caso de una función racional, f (x) = P(x)/Q(x) en términos mínimos, es posible encontrar las asíntotas verticales sin evaluar los límites. Si Q(a) = 0 pero P(a) = 0, entonces la recta x = a es una asíntota vertical. La recta y = b es una asíntota horizontal para la gráfica de una función no lineal f si al menos una de las proposiciones siguientes es verdadera: lím f (x) = b lím f (x) = b o x→∞

x→−∞

La recta y = mx + b es una asíntota oblicua para la gráfica de una función f si al menos una de las proposiciones siguientes es verdadera: lím (f (x)−(mx+b)) = 0

x→∞

o

lím (f (x)−(mx+b)) = 0

x→−∞

En particular, una función polinomial de grado mayor que 1 no tiene asíntotas. Además, una función racional cuyo numerador tiene un grado mayor que el del denominador no tiene una asíntota horizontal y una función racional cuyo numerador tenga un grado mayor por más de uno que el del denominador no tiene una asíntota oblicua.

Aplicaciones de máximos y mínimos Desde un punto de vista práctico, la fuerza del cálculo reside en que permite maximizar o minimizar cantidades. Por ejemplo, en el área de la economía se puede maximizar la utilidad o minimizar el costo. Algunas relaciones importantes que se usan en problemas económicos son las siguientes: costo total c costo promedio por unidad = c¯ = q cantidad r = pq ingreso = (precio)(cantidad) P =r−c

utilidad = ingreso total − costo total

Problemas de repaso En los problemas del 1 al 4, encuentre las asíntotas horizontales y verticales. x+3 3x 2 2. y = 1. y = 2 9x − 3x 2 x − 16

3. y =

5x 2 − 3 (3x + 2)2

4. y =

4x + 1 3x + 1 − 3x − 5 2x − 11

En los problemas del 5 al 8, encuentre los valores críticos. 3x 2 6. f (x) = 8(x − 1)2 (x + 6)4 5. f (x) = 9 − x2 √ 3 13xe−5x/6 x+1 8. f (x) = 7. f (x) = 6x + 5 3 − 4x En los problemas del 9 al 12, encuentre los intervalos donde la función es creciente o decreciente.

9. f (x) = − 53 x 3 + 15x 2 + 35x + 10 6x 4 3x 2 11. f (x) = 2 10. f (x) = 2 (x + 2) x −3 √ 3 3 12. f (x) = 4 5x − 7x

En los problemas del 13 al 18, encuentre los intervalos donde la función es cóncava hacia arriba o cóncava hacia abajo. x−2 14. f (x) = 13. f (x) = x 4 − x 3 − 14 x+2 1 16. f (x) = x 3 + 2x 2 − 5x + 2 15. f (x) = 3x + 2 17. f (x) = (2x + 1)3 (3x + 2) 18. f (x) = (x 2 − x − 1)2

En los problemas del 19 al 24, pruebe para los extremos relativos.

19. f (x) = 2x 3 − 9x 2 + 12x + 7 ax + b 20. f (x) = para a > 0 y b > 0 x2 x2 x5 x 10 22. f (x) = 2 + 21. f (x) = x −4 10 5 23. f (x) = x 2/3 (x + 1) 24. f (x) = x 3 (x − 2)4

En los problemas del 25 al 30, encuentre los valores de x en los que se presentan puntos de inflexión.

25. y = 3x 5 + 20x 4 − 30x 3 − 540x 2 + 2x + 3 x2 + 2 27. y = 4(3x − 5)(x 4 + 2) 26. y = 5x

622

Capítulo 13

28. y = x 2 + 2 ln (−x)

Trazado de curvas

29. y =

x3 ex

50. Una función importante en la teoría de la probabilidad es la función de densidad normal estándar

30. y = (x 2 − 5)3

En los problemas del 31 al 34, efectúe la prueba para los extremos absolutos en el intervalo indicado. 31. f (x) = 3x 4 − 4x 3 , [0, 2]

32. f (x) = 2x 3 − 15x 2 + 36x, [0, 3] x , [ − 2, 0] 33. f (x) = (5x − 6)2

34. f (x) = (x + 1)2 (x − 1)2/3 , [2, 3]

35. Sea f (x) = x ln x. (a) Determine los valores de x en los que se presentan los máximos y mínimos relativos, en caso de que existan. (b) Determine el o los intervalos donde la gráfica de f es cóncava hacia arriba y encuentre las coordenadas de todos los puntos de inflexión, si es que existen. x 36. Sea f (x) = 2 . x −1 (a) Determine si la gráfica de f es simétrica con respecto al eje x, al eje y o al origen. (b) Encuentre el o los intervalos donde f es creciente. (c) Encuentre las coordenadas de todos los extremos relativos de f. (d) Determine límx→−∞ f (x) y límx→∞ f (x). (e) Bosqueje la gráfica de f. (f) Establezca los valores máximo y mínimo absolutos de f (x) (en caso de que existan). En los problemas del 37 al 48 indique los intervalos donde la función es creciente, decreciente, cóncava hacia arriba o cóncava hacia abajo; indique los puntos máximos y mínimos relativos, los puntos de inflexión, las asíntotas horizontales, las asíntotas verticales, la simetría y aquellas intersecciones que puedan obtenerse de manera conveniente. Después bosqueje la gráfica. 37. y = x 2 − 2x − 24

39. y = x 3 − 12x + 20 41. y = x 3 − x

100(x + 5) x2 x 45. y = (x − 1)3

43. f (x) =

47. f (x) =

ex + e−x 2

38. y = 2x 3 + 15x 2 + 36x

40. y = e1/x x+2 42. y = x−3 44. y =

x2 − 4 x2 − 1

46. y = 6x 1/3 (2x − 1) 48. f (x) = 1 − ln (x 3 )

49. ¿Son ciertos o falsos los siguientes enunciados? (a) Si f (x0) = 0, entonces f debe tener un extremo relativo en x0. (b) Como la función f (x) = 1/x es decreciente en los intervalos (−∞, 0) y (0, ∞), es imposible encontrar x1 y x2 en el dominio de f de manera que x1 < x2 y f (x1) < f (x2). (c) En el intervalo (−1, 1], la función f (x) = x4 tiene un máximo absoluto y un mínimo absoluto. (d) Si f (x0) = 0, entonces (x0, f (x0)) debe ser un punto de inflexión. (e) Una función f definida en el intervalo (−2, 2) con exactamente un máximo relativo debe tener un máximo absoluto.

1 2 f (x) = √ e−x / 2π

(a) Determine si la gráfica de f es simétrica con respecto al eje x, al eje y o al origen. (b) Encuentre los intervalos donde f es creciente y donde es decreciente. (c) Encuentre las coordenadas de todos los extremos relativos de f. (d) Encuentre límx→−∞ f (x) y límx→∞ f (x). (e) Encuentre los intervalos donde la gráfica de f es cóncava hacia arriba y donde es cóncava hacia abajo. (f) Encuentre las coordenadas de todos los puntos de inflexión. (g) Bosqueje la gráfica de f. (h) Encuentre todos los extremos absolutos. 51. Costo marginal Si c = q3 — 6q2 + l2q + 18 es una función de costo total, ¿para qué valores de q es creciente el costo marginal? 52. Ingreso marginal Si r = 320q3/2 − 2q2 es la función de ingreso para el producto de un fabricante, determine los intervalos en los que la función de ingreso marginal es creciente. 53. Función de ingreso La ecuación de demanda para el producto de un fabricante es p = 200 −

√ q 5

donde q > 0

Demuestre que la gráfica de la función de ingreso es cóncava hacia abajo dondequiera que esté definida. 54. Anticoncepción En un modelo sobre el efecto de los anticonceptivos en la tasa de nacimientos,16 la ecuación R = f (x) =

x 4.4 − 3.4x

0≤x≤ 1

evalúa la reducción proporcional R en la tasa de nacimientos como función de la eficiencia x de un método anticonceptivo. Una eficiencia de 0.2 (o 20%) significa que la probabilidad de resultar embarazada es 80% de la probabilidad de resultar embarazada sin el anticonceptivo. Encuentre la reducción (en porcentaje) cuando la eficiencia es (a) 0, (b) 0.5 y (c) 1. Encuentre dR/dx y d2R/dx2, luego dibuje la gráfica de la ecuación. 55. Aprendizaje y memoria Si usted fuese a citar los miembros de una categoría, por ejemplo la de los animales cuadrúpedos, las palabras que citaría se presentarían probablemente en “grupos” con distintas pausas entre tales grupos. Por ejemplo, usted podría citar las siguientes palabras para la categoría de los cuadrúpedos: perro, gato, ratón, rata, (pausa) caballo, burro, mula, (pausa) vaca, cerdo, cabra, cordero, etcétera.

Las pausas pueden presentarse porque las personas tienen que buscar mentalmente las subcategorías (animales domésticos, bestias de carga, animales de granja, etcétera).

16R.

K. Leik y B. F. Meeker, Mathematical Sociology (Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, Inc., l975).

Capítulo 13

El tiempo transcurrido entre los conjuntos de palabras sucesivas se llama tiempo entre respuestas. Se ha usado una función para analizar la duración de las pausas y el tamaño de los grupos (número de palabras incluidas en un grupo).17 Esta función f es tal que  el número promedio de palabras f (t) = que se presentan en sucesión con tiempo entre respuestas menor que t La gráfica de f tiene una forma similar a la mostrada en la figura 13.72 y se ajusta bastante bien por medio de un polinomio de tercer grado, tal como f (t) = At3 + Bt2 + Ct + D f (t)

(a, f (a)) t

a

FIGURA 13.72

El punto P tiene un significado especial. Es tal que el valor a separa los tiempos entre respuestas ocurridos dentro de los grupos de aquellos tiempos que se registran entre dos grupos. Matemáticamente, P es un punto crítico que también es un punto de inflexión. Suponga estas dos condiciones y demuestre que (a) a = —B/(3A) y (b) B2 = 3AC. 56. Penetración de mercado En un modelo implementado para introducir un producto nuevo a un mercado, las ventas S del producto en el tiempo t están dadas por18   m(p + q)2 p

 e−(p+q)t    q −(p+q)t e +1 p

 

2 

donde p, q y m son constantes diferentes de 0. (a) Demuestre que m q −(p+q)t (p + q)3 e−(p+q)t e −1 dS p p = 3 dt q −(p+q)t e +1 p

(b) Determine el valor de t para el cual se tiene la venta máxima. Puede suponer que S alcanza un máximo cuando dS/dt = 0. En los problemas del 57 al 60, redondee sus respuestas a dos decimales cuando sea apropiado. 57. En la gráfica de y = 4x3 + 5.3x2 − 7x + 3, encuentre las coordenadas de todos los extremos relativos. 58. En la gráfica de f (x) = x4 − 2x3 + 3x − 1, determine los extremos absolutos de f en el intervalo [−1, 1].

17A.

623

59. La gráfica de una función f tiene exactamente un punto de inflexión. Si f (x) =

x 3 + 3x + 2 5x 2 − 2x + 4

use la gráfica de f para determinar el valor x del punto de inflexión de f. 5x 2 + 2x 60. Grafique y = 3 . Con base en la gráfica, localice las x + 2x + 1 asíntotas horizontales o verticales. 61. Maximización de la producción Un fabricante determina que m empleados en cierta línea de producción producen q unidades por mes, donde q = 80m2 − 0.1m4

P

S = g(t) =

Repaso

Graesser y G. Mandler, “Limited Processing Capacity Constrains the Storage of Unrelated Sets of Words and Retrieval from Natural Categories”, Human Learning and Memory, 4, núm. 1 (1978), pp. 86-100. 18A. P. Hurter, Jr., A. H. Rubenstein et al., “Market Penetration by New Innovations: The Technological Literature”, Technological Forecasting and Social Change, vol. 11 (1978), pp. 197-221.

Para obtener una producción mensual máxima, ¿cuántos empleados deben asignarse a la línea de producción? 62. Ingreso La función de demanda para el producto de un fabricante está dada por p = 100e−0.1q. ¿Para qué valor de q maximiza el fabricante su ingreso total? 63. Ingreso La función de demanda para el producto de un monopolista es p=

500 − q

Si el monopolista quiere producir por lo menos 100 unidades, pero no más de 200, ¿cuántas unidades debe producir para maximizar el ingreso total? 64. Costo promedio Si c = 0.01q2 + 5q + 100 es una función de costo, encuentre la función de costo promedio. ¿A qué nivel de producción q se presenta un costo promedio mínimo? 65. Utilidad La función de demanda para el producto de un monopolista es p = 700 − 2q y el costo promedio por unidad para producir q unidades es c¯ = q + 100 +

1000 q

donde p y c¯ representan el costo por unidad. Encuentre la utilidad máxima que el monopolista puede lograr. 66. Diseño de un recipiente Una caja rectangular va a fabricarse recortando cuadrados iguales de cada esquina de una lámina de cartón de 10 por 16 pulgadas y doblando luego los lados hacia arriba. ¿Cuál debe ser la longitud por lado del cuadrado a recortar para que el volumen de la caja sea máximo? 67. Cercado Un terreno rectangular va a cercarse y dividirse en tres partes iguales por dos cercas paralelas a un par de los lados. Si se van a usar un total de 800 pies de cerca, encuentre las dimensiones que maximizarán el área cercada. 68. Diseño de un cartel Un cartel rectangular con área de 500 pulg2 debe tener un margen de 4 pulgadas a cada lado y en la parte

624

Capítulo 13

Trazado de curvas

inferior y un margen de 6 pulgadas en la parte superior. El resto del cartel es para el material impreso. Encuentre las dimensiones del cartel de modo que el área de la zona impresa sea máxima. 69. Costo Una empresa fabrica estantes para computadoras personales. Para cierto modelo, el costo total (en miles) cuando se producen q cientos de estantes está dado por c = 2q3 − 9q2 + 12q + 20 (a) La empresa tiene actualmente capacidad para producir entre 75 y 600 estantes (inclusive) por semana. Determine el número de estantes que debe producir por semana para minimizar el costo total y encuentre el correspondiente costo promedio por estante.

EXPLORE Y AMPLÍE

(b) Suponga que deben producirse entre 300 y 600 estantes. ¿Cuántos deberían producirse ahora para minimizar el costo total? 70. Bacterias En un laboratorio se aplica un agente antibacterial experimental a una población de 100 bacterias. Los datos indican que el número de bacterias presentes en t horas después de introducir el agente está dado por N=

12 100 + 110t + 100t 2 121 + t 2

¿Para qué valor de t se presenta el número máximo de bacterias en la población? ¿Cuál es este número máximo?

Cambio de la población a lo largo del tiempo

A

hora que sabemos cómo encontrar la derivada de una función, podríamos preguntarnos si existe una forma de realizar el proceso en forma inversa: encontrar una función, dada su derivada. Finalmente, esto es de lo que trata la integración (capítulos 14 y 15). Sin embargo, por lo pronto, puede usarse la derivada de una función para encontrar la función de manera aproximada aún sin saber cómo se realiza la integración. A manera de ilustración, suponga que se desea describir cómo varía en número la población a través del tiempo para un pequeño pueblo situado en un área fronteriza. Imagine que las cosas que se saben acerca del pueblo son todos los hechos de cómo su población, P, cambia a través del tiempo, t, donde la población se mide en número de personas y el tiempo en años.

1. Los nacimientos superan a las muertes, de manera que en el curso de un año existe un incremento del 25% antes de que se tomen en cuenta otros factores. Así, el cambio anual debido a la diferencia nacimientos/muertes es 0.25P. 2. Cada año, de los viajeros que pasan por ahí, 10 deciden detenerse y establecerse. Esto contribuye con una constante de 10 al cambio anual. 3. La soledad ocasiona que algunas personas se vayan cuando el pueblo resulta demasiado pequeño para ellas. En el extremo, 99% de las personas se irían en el curso de un año si estuviera solas (población = 1). Cuando la población es de 100, 10% de los residentes se van cada año debido a la soledad. Si se supone una relación exponencial, es posible escribir la probabilidad de que una persona dada se vaya en un año debido a la soledad como Ae−kP, donde A y k son constantes positivas. Los números indican que Ae−k∙1 = 0.99 y Ae−k∙100 = 0.10. Al despejar A y k de este par de ecuaciones se obtiene

y

k=

ln 9.9 ≈ 0.02316 99

A = 0.99e( ln 9.9)/99 ≈ 1.01319

Y si Ae−kP es la probabilidad de que una sola persona se vaya, el cambio de población por año debido a la soledad es −P veces esa ecuación, a saber −1.01319Pe−0.02316P. (El signo negativo se debe al hecho de que el cambio es hacia abajo). 4. La aglomeración ocasiona que algunas personas se vayan cuando el pueblo es demasiado grande para ellas. Nadie tiene un problema de aglomeración cuando está solo (población = 1), pero cuando la población es de 100, 10% de los residentes se van cada año debido a la aglomeración. De nuevo, suponiendo una relación exponencial, se escribe la probabilidad de que una persona dada se vaya en el transcurso de un año debido a la aglomeración como 1 − Ae−kP. Esta vez, los números indican que 1 − Ae−k∙1 =� 0 y 1 − Ae−k∙100 = 0.10. Al despejar A y k de este par de ecuaciones se tiene ln 0.9 ≈ 0.001064 k=− 99 y A = e−( ln 0.9)/99 ≈ 1.001065 Si 1 − Ae−kP es la probabilidad de que una sola persona se vaya, la población cambia cada año debido a que la aglomeración es −P veces esa ecuación, a saber −P(1 − 1.001065e−0.001064P).

Capítulo 13

Ahora, la razón global de cambio en la población es el efecto neto de todos esos factores juntos. En forma de ecuación, dP = 0.25P + 10 − 1.01319Pe−0.02316P dt −P(1 − 1.001065e−0.001064P ) Antes de tratar de reconstruir la función P(t), se graficará la derivada. En una calculadora gráfica, se ve como en la dP se presenta como una función figura 13.73. Observe que dt de P. Ésta es una gráfica diferente de la que se obtendría si se conociera a P como una función de t, se obtuviera su derivada y se graficara en la forma estándar, a saber, como una función de t. Sin embargo, esta gráfica revela algunos hechos significativos. Primero, la derivada es positiva desde P = 0 hasta P = 311; esto significa que la población tendrá un crecimiento positivo en todo ese intervalo y se puede esperar que aumente de la nada hasta ser una comunidad importante. 30

0

FIGURA 13.73

400

dP como una función de P. dt

El crecimiento cae a cerca de cero alrededor de P = 30. Aparentemente, las partidas debido a la soledad casi llevan a detener el crecimiento cuando la población aún es pequeña. Pero una vez que el pueblo supera esa fase, su tamaño aumenta de manera estable, sumando en un punto (alrededor de P = 170) 21 personas por año. En algún momento, las salidas debido a la aglomeración comienzan a influir. Arriba de 312 la derivada es negativa. Lo cual significa que si la población siempre fluctúa por encima de 312, las pérdidas de población la reducirán de nuevo a ese nivel. En resumen, la población de este pueblo se estabiliza en 311 o 312 —no es exactamente una ciudad pero, después de todo, este es un entorno fronterizo. Si ahora se desea graficar la población del pueblo como una función del tiempo, a continuación se presenta la forma de hacerlo: se aproxima la gráfica mediante una serie de segmentos de recta, cada uno de los cuales tiene una pendiente dada por la expresión que se obtuvo para dP/dt. Se comienza con un tiempo conocido y una población conocida y se calcula la pendiente inicial. Se considerará que el pueblo comienza a crecer de la nada, haciendo t = 0 y P = 0. Entonces dP = 10. Ahora se avanza en el tiempo durante un intervalo dt

Explore y amplíe

625

conveniente —por ejemplo un año— y como la pendiente en (0, 0) es igual a 10, la población se incrementa de 0 a 10. Los nuevos valores para t y P son 1 y 10, respectivamente, entonces se dibuja un segmento de recta de (0, 0) a (1, 10). Ahora, con t = 1 y P = 10, de nuevo se calcula la pendiente y de nuevo se realizan los mismos pasos, este proceso se repite hasta haber dibujado la porción de la curva que se desee ver. Desde luego, esto resultaría extremadamente tedioso de hacerse a mano. Sin embargo, en una calculadora gráfica se pueden usar las funciones de programación y trazado de líneas. En una TI-83 Plus, el siguiente programa hace el tradP bajo muy bien después de introducir la expresión para dt como Y1 (manteniendo a P como la variable): PROGRAM:POPLTN :Input “P?”,P :Input “T?”, T :ClrDraw :T → S :For(I, S + 1, S + 55) :Line(T,P,I,P + Y1 ) :I → T :(P + Y1 ) → P :End

Quite la selección de la función Y1. Configure la ventana gráfica para representar el plano coordenado desde 0 hasta 55 de manera horizontal y de 0 a 350 en forma vertical. Después ejecute el programa y, en el apuntador, dé valores iniciales para P y t. El programa dibujará 55 segmentos de línea, suficientes para llevar a la población a su tamaño final, a partir de P = 0, t = 0. El resultado se muestra en la figura 13.74. 350

0

55 0

FIGURA 13.74 P como una función de t.

Problemas 1. ¿Qué información aporta la figura 13.74 que no es evidente en la figura 13.73? 2. ¿Qué pasa cuando se selecciona un valor inicial de 450 para P? (La pantalla debe ajustarse para ir desde 0 hasta 500 de manera vertical). ¿Es esto correcto? 3. ¿Por qué este procedimiento para obtener una gráfica de P(t) sólo es aproximado? ¿Cómo se puede mejorar la aproximación?

14 14.1

Diferenciales

14.2

Integral indefinida

14.3

Integración con condiciones iniciales

14.4

Más fórmulas de integración

14.5

Técnicas de integración

14.6

Integral definida

14.7

Teorema fundamental del cálculo integral

14.8

Integración aproximada

14.9

Área entre curvas

14.10 Excedentes de los consumidores y los productores Repaso del capítulo 14 EXPLORE Y AMPLÍE

Precio de envío

626

Integración

C

ualquier persona que haya tenido un negocio conoce la necesidad de estimar costos con precisión. Cuando los trabajos se contratan de manera individual, la determinación de cuánto cuesta el trabajo, por lo general, es el primer paso para decidir cuánto pedir. Por ejemplo, un pintor debe determinar cuánta pintura utilizará en un trabajo. Como un galón de pintura cubrirá cierto número de pies cuadrados, la clave es determinar el área de la superficie que será pintada. Por lo general, esto sólo requiere de aritmética simple —las paredes y los techos son rectangulares, por lo que el área total es una suma de productos de base por altura. Pero no todas las áreas son tan sencillas de calcular. Por ejemplo, suponga que el puente que se muestra a continuación debe pulirse con chorro de arena para retirar el hollín acumulado. ¿Cómo calcularía el contratista el número de pies cuadrados del área de la cara vertical de cada lado del puente? A

B

D

C

Quizá el área podría estimarse como tres cuartos del área del trapezoide formado por los puntos A, B, C y D. Pero un cálculo más preciso —que podría ser más adecuado si la cotización fuese para una docena de puentes del mismo tamaño (situados a lo largo de una vía de tren)— requeriría un enfoque más refinado. Si la forma del arco del puente puede describirse matemáticamente por medio de una función, el contratista podría utilizar el método introducido en este capítulo: integración. La integración tiene muchas aplicaciones, de las cuales la más simple es la determinación de áreas de regiones acotadas por curvas. Otras aplicaciones incluyen el cálculo de la deflexión total de una viga debido a un esfuerzo de flexión, el cálculo de la distancia recorrida bajo el mar por un submarino y el cálculo del pago de electricidad por una compañía que consume energía a diferentes tasas en el transcurso de un mes. Los capítulos del 11 al 13 trataron el cálculo diferencial. Se diferenció una función y se obtuvo otra función que es su derivada. El cálculo integral se ocupa del proceso inverso: dada la derivada de una función, se debe encontrar la función original. La necesidad de hacer esto surge de manera natural. Por ejemplo, es posible tener una función de ingreso marginal y querer encontrar la función de ingreso a partir de ella. El cálculo integral también involucra un concepto que permite determinar el límite de un tipo especial de suma cuando el número de términos presentes en la suma tiende a infinito. Ésta es la verdadera fuerza del cálculo integral. Con esta noción, es posible calcular el área de una región que no puede encontrarse mediante ningún otro método conveniente.

Sección 14.1

Diferenciales

627

Objetivo

14.1 Diferenciales

Definir la diferencial, interpretarla de manera geométrica y usarla en aproximaciones. Asimismo, establecer de nuevo las relaciones de reciprocidad entre dx/dy y dy/dx.

Pronto se dará una razón para usar el símbolo dy/dx para denotar la derivada de y con respecto a x. Para hacerlo, se introducirá la noción de la diferencial de una función.

Definición Sea y = f (x) una función diferenciable de x y sea x un cambio en x, donde x puede ser cualquier número real. Entonces la diferencial de y, que se denota como dy o d( f (x)), está dada por dy = f (x)x

PARA REPASAR las funciones de varias variables, consulte la sección 2.8.

Observe que dy depende de dos variables, a saber, x y x. De hecho, dy es una función de dos variables. EJEMPLO 1

Cálculo de una diferencial

Encuentre la diferencial de y = x3 − 2x2 + 3x − 4 y evalúela cuando x = 1 y x = 0.04.

Solución: La diferencial es

d 3 (x − 2x 2 + 3x − 4) x dx = (3x 2 − 4x + 3) x

dy =

Cuando x = 1 y x = 0.04,

dy = [3(1)2 − 4(1) + 3](0.04) = 0.08 Ahora resuelva el problema 1 v

Si y = x, entonces dy = d(x) = 1x = x. Por lo tanto, la diferencial de x es x. Se abrevia d(x) con dx. Así, dx = x. De ahora en adelante, en este texto siempre se escribirá dx en vez de x cuando se busque una diferencial. Por ejemplo, d(x 2 + 5) =

d 2 (x + 5) dx = 2x dx dx

En resumen, se dice que si y = f (x) define una función diferenciable de x, entonces dy = f (x) dx

donde dx es cualquier número real. Siempre y cuando dx Z 0, es posible dividir ambos lados de la ecuación entre dx: dy = f (x) dx Esto es, dy/dx puede interpretarse como el cociente de dos diferenciales, a saber, dy dividido entre dx, o como un símbolo para la derivada de f en x. Es por esto que se introdujo el símbolo dy/dx para denotar la derivada. EJEMPLO 2 Determinación de una diferencial en términos de dx √ a. Si f (x) = x , entonces √ d √ 1 1 d( x) = ( x) dx = x −1/2 dx = √ dx dx 2 2 x

b. Si u = (x2 + 3)5, entonces du = 5(x2 + 3)4(2x)dx = 10x(x2 + 3)4dx.

Ahora resuelva el problema 3 v

628

Capítulo 14

Integración y

y  f(x ) Q

f (x  dx )

L f (x  dx )  f(x )

R P

f(x )

y dy

S dx

FIGURA 14.1

x

x  dx

x

Interpretación geométrica de dy y x.

La diferencial puede interpretarse de manera geométrica. En la figura 14.1, el punto P(x, f(x)) está sobre la curva y = f (x). Suponga que x cambia en dx, un número real, al nuevo valor x + dx. Entonces, el valor de la nueva función es f(x + dx) y el punto correspondiente sobre la curva es Q(x + dx, f (x + dx)). Por P y Q pasan rectas horizontales y verticales, respectivamente, que se intersecan en S. Una recta L tangente a la curva de P interseca el segmento QS en R, formando el triángulo rectángulo PRS. Observe que la gráfica de f cerca de P es aproximada mediante la recta tangente en P. La pendiente de L es f (x), pero también está dada por SR/PS , de manera que f (x) =

Como dy = f (x)dx y dx = PS , dy = f (x) dx =

SR PS

SR · PS = SR PS

Por ende, si dx es un cambio de x en P, entonces dy es el cambio vertical correspondiente a lo largo de la recta tangente en P. Observe que para la misma dx, el cambio vertical a lo largo de la curva es y = SQ = f (x + dx) − f (x). No confunda y con dy. Sin embargo, a partir de la figura 14.1, es claro que: Cuando dx es cercana a 0, dy es una aproximación a y. Por lo tanto, y ≈ dy Este hecho es útil al estimar y, un cambio en y, como se verá en el ejemplo 3. EJEMPLO 3

Uso de la diferencial para estimar un cambio en una cantidad

Un centro de salud del gobierno examinó las historias clínicas de un grupo de individuos que fueron hospitalizados por una enfermedad particular. Se encontró que la proporción total P que es dada de alta al final de t días está dada por P = P(t) = 1 −

300 300 + t

3

Use diferenciales para estimar el cambio en la proporción dada de alta si t cambia de 300 a 305. Solución: El cambio en t de 300 a 305 es t = dt = 305 − 300 = 5. El cambio en P es

P = P(305) − P(300). Se aproxima P mediante dP: P ≈ dP = P (t) dt = −3

300 300 + t

2

−

300 (300 + t)2

dt = 3

3003 dt (300 + t)4

Sección 14.1

Cuando t = 300 y dt = 5, dP = 3

Diferenciales

629

3003 1 1 15 = 3 = ≈ 0.0031 5= 3 4 600 2 600 2 40 320

Como comparación, el valor verdadero de P es P(305) − P(300) = 0.87807 − 0.87500 = 0.00307

(con cinco decimales).

Ahora resuelva el problema 11 v

Se dijo que si y = f (x), entonces y ≈ dy si dx es cercana a 0. Así, La fórmula (1) se usa para aproximar el valor de una función, mientras que la fórmula y ≈ dy se usa para aproximar un cambio en los valores de la función.

de manera que

y = f (x + dx) − f (x) ≈ dy f (x + dx) ≈ f (x) + dy

(1)

Esta fórmula proporciona una forma de estimar el valor de una función f(x + dx). Por ejemplo, suponga que se quiere estimar ln(1.06). Si y = f(x) = ln x, es necesario estimar f (1.06). Como d(ln x) = (1/x)dx, a partir de la fórmula (1) se tiene, f (x + dx) ≈ f (x) + dy 1 ln (x + dx) ≈ ln x + dx x

Se conoce el valor exacto de ln 1, por lo que se hará x = 1 y dx = 0.06. Entonces, x + dx = 1.06 y dx es cercana a 0. Por lo tanto, 1 ln (1 + 0.06) ≈ ln (1) + (0.06) 1 ln (1.06) ≈ 0 + 0.06 = 0.06

El valor verdadero de ln(1.06) con cinco decimales es 0.05827. EJEMPLO 4

Uso de la diferencial para estimar el valor de una función

La función de demanda para un producto está dada por √ p = f (q) = 20 − q

donde p es el precio por unidad para q unidades. Por medio de diferenciales, estime el precio cuando se demandan 99 unidades. Solución: Se desea estimar f (99). Por medio de la fórmula (1),

donde

f (q + dq) ≈ f(q) + dp 1 dp = − √ dq 2 q

dp 1 = − q−1/2 dq 2

Elegimos q = √ 100 y dq = −1 porque q + dq = 99, dq es pequeña y es fácil calcular f(100) = 20 − 100 = 10. Así, se tiene 1 f (99) = f [100 + (−1)] ≈ f (100) − √ (−1) 2 100 f (99) ≈ 10 + 0.05 = 10.05

Por consiguiente, el precio aproximado por unidad cuando se demandan 99 unidades es de $10.05. Ahora resuelva el problema 17 v La ecuación y = x3 + 4x + 5 define a y como una función de x. Es posible escribir f(x) = x3 + 4x + 5. Sin embargo, la ecuación también define a x implícitamente como una

630

Capítulo 14

Integración

función de y. De hecho, si se restringe el dominio de f a algún conjunto de números reales x de manera que y = f(x) sea una función uno a uno, entonces en principio es posible despejar x en términos de y y obtener x = f −1(y). [En realidad, aquí no es necesario imponer ninguna restricción al dominio. Como f (x) = 3x2 + 4 > 0, para toda x, se observa que f es estrictamente creciente sobre (−∞, ∞) y, por lo tanto, es uno a uno sobre (−∞, ∞)]. Tal como se hizo en la sección 12.2, es posible considerar la derivada de x con respecto a y, dx/dy, y ya se ha visto que está dada por dx 1 = dy dy dx

siempre que dy/dx = 0

Como dx/dy puede considerarse un cociente de diferenciales, ahora se ve que es el recíproco del cociente de diferenciales dy/dx. Así dx 1 = 2 dy 3x + 4

Es importante entender que no es necesario tener la capacidad de despejar x de dx 1 = 2 es válida para toda x. y = x3 + 4x + 5 en términos de y y que la ecuación dy 3x + 4 EJEMPLO 5 Encuentre

Determinación de dp/dq a partir de dq/dp

dp si q = dq

2500 − p2 .

Solución: Estrategia Hay varias maneras de encontrar dp/dq. Una es despejar p de la ecuación dada en términos de q y luego diferenciar en forma directa. Otro método para encontrar dp/dq es usar la diferenciación implícita. Sin embargo, ya que q está dada explícitamente como función de p, se puede encontrar fácilmente dq/dp y luego usar la relación recíproca anterior para encontrar dp/dq. Se usará este último procedimiento.

Se tiene Por lo tanto,

p 1 dq = (2500 − p2 )−1/2 (−2p) = − dp 2 2500 − p2 1 dp 2500 − p2 =− = dq dq p dp

Ahora resuelva el problema 27 v

PROBLEMAS 14.1 En los problemas del 1 al 10, encuentre la diferencial de la función en términos de x y dx. 1. y = ax + b √ 3. f (x) = x 4 − 9 1 5. u = 2 x 7. p = ln (x 2 + 7)

2x 2 +3

9. y = (9x + 3)e

2. y = 2 4. f (x) = (4x 2 − 5x + 2)3 √ 6. u = x 8. p = ex

3

+2x−5

10. y = ln

√ x 2 + 12

En los problemas del 11 al 16, encuentre y y dy para los valores dados de x y dx. 11. y = ax + b; para cualesquiera x y dy. 12. y = 5x2; x = −1, dx = −0.02

13. y = 2x 2 + 5x − 7; x = −2, dx = 0.1

14. y = (3x + 2)2; x = −1, dx = −0.03 √ 15. y = 32 − x 2 ; x = 4, dx = −0.05 Redondee su respuesta a tres decimales. 16. y = ln x; x = 1, dx = 0.01 x+5 . 17. Sea f(x) = x+1

(a) Evalúe f (1). (b) Use diferenciales para estimar el valor de f(1.1). 18. Sea f(x) = x 3x. (a) Evalúe f (1). (b) Use diferenciales para estimar el valor de f(0.98).

Sección 14.2

En los problemas del 19 al 26, aproxime cada expresión por medio de diferenciales. √ √ 19. 288 (Sugerencia: 172 = 289). 20. 122 √ √ 22. 4 16.3 21. 3 9 23. ln 0.97 24. ln 1.01 26. e−0.002 25. e0.001 En los problemas del 27 al 32, encuentre dx/dy o dp/dq. 27. y = 2x − 1 28. y = 5x 2 + 3x + 2 √ 2 3 30. q = p + 5 29. q = ( p + 5) 1 32. q = e4−2p 31. q = 2 p 33. Si y = 7x2 − 6x + 3, encuentre el valor de dx/dy cuando x = 3. 34. Si y = ln x2, encuentre el valor de dx/dy cuando x = 3. En los problemas 35 y 36, encuentre la razón de cambio de q con respecto a p para el valor indicado de q. 35. p =

500 ; q = 18 q+2

√ 36. p = 60 − 2q; q = 50

37. Utilidad Suponga que la utilidad obtenida al producir q unidades de cierto artículo es P = 397q − 2.3q2 − 400

Por medio de diferenciales, encuentre el cambio aproximado en la utilidad si el nivel de producción cambia de q = 90 a q = 91. Encuentre el cambio verdadero. 38. Ingreso Dada la función de ingreso r = 250q + 45q2 − q3

use diferenciales para encontrar el cambio aproximado en el ingreso si el número de unidades se incrementa de q = 40 a q = 41. Encuentre el cambio verdadero. 39. Demanda La ecuación de demanda para un producto es 10 p= √ q Por medio de diferenciales, estime el precio cuando se demandan 24 unidades. 40. Demanda Dada la función de demanda 200 p= √ q+8 use diferenciales para estimar el precio por unidad cuando se demandan 40 unidades. 41. Si y = f (x), entonces el cambio proporcional en y se define como y/y, que puede aproximarse con diferenciales por medio

Integral indefinida

631

de dy/y. Use esta última forma para estimar el cambio proporcional en la función de costo c = f (q) =

q2 + 5q + 300 2

cuando q = 10 y dq = 2. Redondee su respuesta a un decimal. 42. Estatus e ingreso Suponga que S es un valor numérico de la condición social basada en el ingreso anual, I (en miles),√ de una persona. Para cierta población, suponga que S = 20 I . Use diferenciales para aproximar el cambio en S cuando el ingreso anual disminuye de $45 000 a $44 500. 43. Biología El volumen de una célula esférica está dado por V = 43 πr 3, donde r es el radio. Estime el cambio en el volumen cuando el radio cambia de 6.5 × 10−4 cm a 6.6 × 10−4 cm. 44. Contracción muscular La ecuación (P + a)(v + b) = k

se llama “ecuación fundamental de la contracción muscular”.1 Aquí, P es la carga impuesta al músculo, v es la velocidad de contracción de las fibras del músculo y a, b y k son constantes positivas. Encuentre P en términos de v y luego use diferenciales para estimar el cambio en P debido a un pequeño cambio en v. 45. Demanda La demanda, q, para el producto de un monopolista está relacionada con el precio por unidad, p, según la ecuación 2+

q2 4000 = 2 200 p

(a) Verifique si se demandarán 40 unidades cuando el precio por unidad sea de $20. dq = −2.5 cuando el precio por unidad es (b) Demuestre que dp de $20.

(c) Use diferenciales y los resultados de los incisos (a) y (b) para estimar el número de unidades que se demandarán si el precio por unidad se reduce a $19.20. 46. Utilidad La ecuación de demanda para el producto de un monopolista es 1 p = q2 − 66q + 7000 2

y la función de costo promedio es c¯ = 500 − q +

80 000 2q

(a) Encuentre la utilidad cuando se demandan 100 unidades. (b) Use diferenciales y el resultado del inciso (a) para estimar la utilidad cuando se demandan 101 unidades.

Objetivo

14.2 Integral indefinida

Definir la antiderivada y la integral indefinida y aplicar las fórmulas básicas de integración.

Dada una función f, si F es una función tal que F (x) = f(x)

(1)

entonces F se llama antiderivada de f. Así,

Una antiderivada de f es simplemente una función cuya derivada es f . 1

R. W. Stacy et al., Essentials of Biological and Medical Physics (Nueva York: McGraw-Hill Book Company, 1955).

632

Capítulo 14

Integración

Si se multiplican ambos lados de la ecuación (1) por la diferencial dx, resulta F (x)dx = f(x)dx. Sin embargo, como F (x)dx es la diferencial de F, se tiene que dF = f(x)dx. De modo que se puede considerar a una antiderivada de f como una función cuya diferencial es f (x)dx.

Definición Una antiderivada de una función f es una función F tal que F(x) = f(x)

De manera equivalente, en notación diferencial

dF = f (x)dx Por ejemplo, como la derivada de x2 es 2x, x2 es una antiderivada de 2x. Sin embargo, no es la única antiderivada de 2x: puesto que d 2 (x + 1) = 2x dx

d 2 (x − 5) = 2x dx

y

tanto x2 + 1 como x2 − 5 también son antiderivadas de 2x. De hecho, es claro que como la derivada de una constante es 0, x 2 + C es también una antiderivada de 2x para cualquier constante C. Así, 2x tiene un número infinito de antiderivadas. Lo más importante es que todas las antiderivadas de 2x deben ser funciones de la forma x 2 + C, debido al siguiente hecho: Dos antiderivadas cualesquiera de una función difieren sólo en una constante. Como x 2 + C describe todas las antiderivadas de 2x, se puede  hacer referencia a esta función como la antiderivada más general de 2x, denotada por 2x dx, la cual se lee como “la integral indefinida de 2x con respecto a x”. Así, se escribe 2x dx = x 2 + C

 El símbolo se llama signo de integración, 2x es el integrando y C es la constante de integración. La dx forma parte de la notación integral e indica la variable implicada. Aquí, x es la variable de integración. De manera más general, la integral indefinida de cualquier función f con res pecto a x se escribe como f (x)dx y denota la antiderivada más general de f . Como todas las antiderivadas de f difieren sólo en una constante, si F es cualquier antiderivada de f , entonces f (x) dx = F(x) + C ,

donde C es una constante

 Integrar f significa encontrar f (x)dx. En resumen, f (x) dx = F(x) + C

si y sólo si

F (x) = f (x)

Así, se tiene d dx

f (x) dx = f (x)

y

d (F(x)) dx = F(x) + C dx

con lo que se muestra la extensión hasta la cual la diferenciación y la integración indefinida constituyen procedimientos inversos.

Sección 14.2 AP LÍ Q U E LO u 1. Si el costo marginal para una compañía es f (q) = 28.3, encuentre 28.3 dq que proporciona la forma de la función de costo.

EJEMPLO 1 Encuentre

Integral indefinida

633

Determinación de una integral indefinida

5 dx.

Solución:

Primero se debe encontrar (tal vez una palabra más apropiada sería inferir) una función cuya derivada sea 5. Luego se añadirá la constante de integración.

Estrategia

ADVERTENCIA

Un error común consiste en omitir C, la constante de integración.

Como se sabe que la derivada de 5x es 5, 5x es una antiderivada de 5. Por lo tanto, 5 dx = 5x + C

Ahora resuelva el problema 1 v Tabla 14.1 Fórmulas básicas de integración 1.

k dx = kx + C

2.

x a dx =

3.

x −1 dx =

4.

ex dx = ex + C

5.

kf (x) dx = k

6.

(f (x) ± g(x)) dx =

k es una constante

x a+1 +C a+1

a = −1

1 dx = x

dx = ln x + C x

f (x) dx

para x > 0

k es una constante

f (x) dx ±

g(x) dx

Mediante el uso de las fórmulas de diferenciación analizadas en los capítulos 11 y 12, en la tabla 14.1 se recopila una lista de fórmulas básicas de integración. Estas fórmulas son fáciles de verificar. Por ejemplo, la fórmula (2) es cierta porque la derivada de xa+1/(a + 1) es xa para a Z −1. (Se debe tener a Z −1 porque el denominador es 0 cuando a = −1). La fórmula (2) establece que la integral indefinida de una potencia de x, excepto x−1, se obtiene al incrementar el exponente de x en 1, al dividir esto entre el nuevo exponente y al sumarle la constante de integración. La integral indefinida de x−1 se analizará en la sección 14.4. Para verificar la fórmula (5), se debe comprobar que la derivada de k f(x) dx es kf (x).  Como la derivada de k f (x)dx es simplemente k veces la derivada de f(x)dx, y ésta es f(x), la fórmula (5) queda verificada. El lector debe verificar las otras fórmulas. La fórmula (6) puede ampliarse a cualquier número de términos. EJEMPLO 2 a. Encuentre

Integrales indefinidas de una constante y de una potencia de x 1 dx.

Solución: Por la fórmula (1) con k = 1

1 dx = 1x + C = x + C

   Por lo general, se escribe 1 dx como dx. Así, dx = x + C.

634

Capítulo 14

Integración

b. Encuentre

x 5 dx.

Solución: Por la fórmula (2) con n = 5,

x 5 dx =

x 5+1 x6 +C = +C 5+1 6

Ahora resuelva el problema 3 v APL Í Q U E LO u 2. Si la razón de cambio de los ingresos de una compañía puede modelarse dR mediante = 0.12t2, entonces en dt 2 cuentre 0.12t dt, que proporciona la función de ingresos de la compañía.

EJEMPLO 3 Encuentre

Integral indefinida de una constante por una función

7x dx.

Solución: Por la fórmula (5), con k = 7 y f (x) = x,

7x dx = 7

x dx

Como x es x 1, por la fórmula (2) se tiene x 1 dx = ADVERTENCIA

Sólo un factor constante del integrando puede “sacarse” del signo de integral.

x 1+1 x2 + C1 = + C1 1+1 2

donde C1 es la constante de integración. Por lo tanto, 7x dx = 7

x dx = 7

x2 + C1 2

=

7 2 x + 7C1 2

Como 7C1 sólo es una constante arbitraria, por simplicidad se reemplazará por C. Así, 7x dx =

7 2 x +C 2

No es necesario escribir todos los pasos intermedios al integrar. De manera más sencilla, se escribe 7x dx = (7)

7 x2 + C = x2 + C 2 2

Ahora resuelva el problema 5 v EJEMPLO 4 Encuentre

Integral indefinida de una constante por una función

3 − ex dx. 5

Solución:

3 3 − ex dx = − ex dx 5 5 3 = − ex + C 5

Fórmula (5) Fórmula (4)

Ahora resuelva el problema 21 v APL Í Q U E LO u 3. Debido a un competidor nuevo, el número de suscriptores a cierta revista está disminuyendo a una tasa de 480 dS = − 3 suscripciones por mes, dt t donde t es el número de meses desde que el competidor entró al mercado. Encuentre la forma de la ecuación apropiada para representar el número de suscriptores a la revista.

EJEMPLO 5 a. Encuentre

Determinación de integrales indefinidas 1 √ dt. t

Solución: Aquí, t es la variable de integración. Se escribe de nuevo el integrando de manera que se pueda usar una fórmula básica. Como 1/ t = t −1/2, al aplicar la fórmula (2) se

obtiene

1 √ dt = t

t −1/2 dt =

√ t (−1/2)+1 t 1/2 +C =2 t+C +C = 1 1 − +1 2 2

Sección 14.2

Integral indefinida

635

1 dx. 6x 3

b. Encuentre Solución:

1 1 dx = 3 6x 6 =−

x −3 dx =

x −3+1 +C −3 + 1

1 6

1 x −2 +C +C =− 12 12x 2

Ahora resuelva el problema 9 v AP LÍ Q U E LO u 4. La tasa de crecimiento de la población de una nueva ciudad se estima utidN lizando = 500 + 300 t , donde t dt está en años. Encuentre √ (500 + 300 t) dt

EJEMPLO 6

Integral indefinida de una suma

(x 2 + 2x) dx.

Encuentre

Solución: Por la fórmula (6),

(x 2 + 2x) dx =

2x dx

Ahora, x 2 dx =

y 2x dx = 2

x 2+1 x3 + C1 = + C1 2+1 3

x dx = (2)

Así, (x 2 + 2x) dx = Cuando la integración de una expresión incluye más de un término, sólo se necesita una constante de integración.

x 2 dx +

x 1+1 + C2 = x 2 + C 2 1+1

x3 + x 2 + C1 + C2 3

Por conveniencia, se reemplazará la constante C1 + C2 por C. Entonces se tiene (x 2 + 2x) dx =

x3 + x2 + C 3

Omitiendo los pasos intermedios, simplemente se integra término por término y se escribe (x 2 + 2x) dx =

x3 x2 x3 + (2) + C = + x2 + C 3 2 3

Ahora resuelva el problema 11 v AP LÍ Q U E LO u 5. Suponga que la tasa de ahorro en Estados Unidos está dada por dS = 2.1t 2 − 65.4t + 491.6, donde t dt es el tiempo en años y S es la cantidad de dinero ahorrado en miles de millones. Encuentre la forma de la ecuación que representa la cantidad de dinero ahorrado.

EJEMPLO 7

Integral indefinida de una suma y una diferencia

(2 x 4 − 7x 3 + 10ex − 1) dx.

Encuentre

5

Solución: 5

(2 x 4 − 7x 3 + 10ex − 1) dx =2 = (2) =

x 4/5 dx − 7 x 9/5 9 5

− (7)

x 3 dx + 10

x4 + 10ex − x + C 4

ex dx −

1 dx

Fórmulas (5) y (6) Fórmulas (1), (2) y (4)

10 9/5 7 4 x − x + 10ex − x + C 9 4

Ahora resuelva el problema 15 v

636

Capítulo 14

Integración

A veces, para aplicar las fórmulas básicas de integración, es necesario realizar primero operaciones algebraicas en el integrando como se muestra en el ejemplo 8. EJEMPLO 8 Encuentre

Uso de manipulaciones algebraicas para encontrar una integral indefinida

y2 y +

2 dy. 3

Solución: El integrando no concuerda con ninguna forma familiar de integración. Sin em-

ADVERTENCIA

En el ejemplo 8, primero se multiplican los factores del integrando. La respuesta no hubiera podido encontrarse simplemente en términos   de y2 dy y (y + 23 ) dy. No existe una fórmula para calcular la integral de un producto general de funciones.

bargo, al multiplicar los factores del integrando se obtiene y2 y +

2 3

2 y3 + y2 3

dy = =

y4 + 4

dy

y3 y4 2y3 +C = + +C 3 4 9

2 3

Ahora resuelva el problema 41 v EJEMPLO 9 a. Encuentre

Uso de manipulaciones algebraicas para encontrar una integral indefinida (2x − 1)(x + 3) dx. 6

Solución: Al factorizar la constante 6 y multiplicar los binomios, se obtiene 1

(2x − 1)(x + 3) 1 dx = 6 6

b. Encuentre

Otro enfoque algebraico para el inciso (b) es x3 − 1 dx = x2 =

y así sucesivamente.

(x 3 − 1)x −2 dx

(2x 2 + 5x − 3) dx

=

x2 x3 1 (2) + (5) − 3x + C 6 3 2

=

5x 2 x x3 + − +C 9 12 2

x3 − 1 dx. x2

Solución: Es posible descomponer el integrando en fracciones al dividir cada término del

numerador entre el denominador:

x3 − 1 dx = x2

(x − x −2 ) dx

=

1 x3 − 2 x2 x

dx =

(x − x −2 ) dx

x −1 x2 1 x2 − +C = + +C 2 −1 2 x

Ahora resuelva el problema 49 v

PROBLEMAS 14.2 En los problemas del 1 al 52, encuentre las integrales indefinidas. 2.

1 dx x

x dx

4.

24

5.

5x −7 dx

6.

7.

5 dx x7

8.

1.

7 dx

3.

8

dt

10.

7 dx 2x 9/4

11.

(4 + t) dt

12.

(7r 5 + 4r 2 + 1) dr

13.

(y5 − 5y) dy

14.

(5 − 2w − 6w2 ) dw

15.

(3t 2 − 4t + 5) dt

16.

(1 + t 2 + t 4 + t 6 ) dt

9.

5x dx z−3 dz 3 7 x 4 dx

1 t 7/4

Integración con condiciones iniciales

Sección 14.3

17. 19.

3 x − x4 7 4

21.

πex dx

23. 24. 25. 27. 29. 31. 33. 35. 37.

18.

( 2 + e) dx dx

20. 22.

3

(5 − 2−1 ) dx

39.

−

40.

3

2

8 2x − x4 7 3

dx

(ex + 3x 2 + 2x) dx

x2 7 − √ + 6x 5 2 x

u+

1 u

du

dx 41.

(x 2 + 5)(x − 3) dx

42.

x 3 (x 2 + 5x + 2) dx

43.

(x 8.3 − 9x 6 + 3x −4 + x −3 ) dx

44.

(z + 2)2 dz

45.

(3u + 2)3 du

(0.7y3 + 10 + 2y−3 ) dy

46.

47.

x −2 (3x 4 + 4x 2 − 5) dx

−2 x dx 3 5 dx 3 3 x2 3 x3 − 3 3 x

dw

(ue + eu ) du √ 3 − 12 3 x x

dz

28.

−4 dx (3x)3

30.

dx

3w2 2 − 2 3w2 3u − 4 du 5

26.

32.

7e−s ds

34.

1 12

36. dx

1 1 − 4 3 2x x

38.

1 x e 3

dx

dx

3y3 − 2y2 + 0 dt

ey 6

dy

2 −1 5 x

2

dx

637

48.

(6eu − u3 ( u + 1)) du

49.

50.

x 4 − 5x 2 + 2x dx 5x 2

51.

52.

(x 2 + 1)3 dx x

x(x + 3) dx

z4 + 10z3 dz 2z2 ex + e2x dx ex

53. Si F(x) y G(x) son tales que F(x) = G(x), ¿es cierto que F(x) − G(x) debe ser 0?  54. (a) Encuentre una función F tal que F(x)dx = xe x + C. (b) ¿Hay sólo una función F que satisface la ecuación dada en el inciso (a) o existen muchas funciones con esta característica? 1 d dx. 55. Encuentre √ dx x2 + 1

Objetivo

14.3 Integración con condiciones iniciales

Encontrar una antiderivada particular de una función que satisface ciertas condiciones. Esto implica la evaluación de constantes de integración.

Si se conoce la razón de cambio, f , de la función f , entonces la propia función f es una antiderivada de f  (puesto que la derivada de f es f  ). Por supuesto, hay muchas antiderivadas de f  y la más general se denota mediante la integral indefinida. Por ejemplo, si f (x) = 2x

entonces f (x) =

f (x) dx =

2x dx = x 2 + C

(1)

Esto es, cualquier función de la forma f (x) = x 2 + C tiene su derivada igual a 2x. Note que debido a la constante de integración, no se conoce f(x) específicamente. Sin embargo, si f debe asumir cierto valor funcional para un valor particular de x, entonces es posible determinar el valor de C y así determinar específicamente f(x). Por ejemplo, si f(1) = 4, con base en la ecuación (1), f (1) = 12 + C 4=1+C

Así,

C=3

f (x) = x 2 + 3 Es decir, ahora ya se conoce la función particular f (x) para la cual f (x) = 2x y f(1) = 4. La condición f (1) = 4, que da un valor de f para un valor específico de x, se llama condición inicial.

638

Capítulo 14

Integración

APL Í Q U E LO u 6. La tasa de crecimiento de una especie de bacterias se estima por medio dN de = 800 + 200e t, donde N es el dt número de bacterias (en miles) después de t horas. Si N(5) = 40 000, encuentre N(t).

EJEMPLO 1

Problema con condición inicial

Si y es una función de x tal que y  = 8x − 4 y y(2) = 5, encuentre y. [Nota: y(2) = 5 significa que y = 5 cuando x = 2]. Encuentre también y(4).

Solución: Aquí, y(2) = 5 es la condición inicial. Como y  = 8x − 4, y es una antiderivada

de 8x − 4:

y=

(8x − 4) dx = 8 ·

x2 − 4x + C = 4x 2 − 4x + C 2

(2)

Es posible determinar el valor de C por medio de la condición inicial. Debido a que y = 5 cuando x = 2, a partir de la ecuación (2), se tiene 5 = 4(2)2 − 4(2) + C

5 = 16 − 8 + C

C = −3

Al reemplazar C por −3 en la ecuación (2) se obtiene la función deseada: y = 4x2 − 4x − 3

(3)

Para encontrar y(4), se hace x = 4 en la ecuación (3):

y(4) = 4(4)2 − 4(4) − 3 = 64 − 16 − 3 = 45 Ahora resuelva el problema 1 v

APL Í Q U E LO u 7. La aceleración de un objeto después de t segundos está dada por y  = 84t + 24, la velocidad a los 8 segundos está dada por y (8) = 2891 pies/s y la posición a los dos segundos está dada por y(2) = 185 pies. Encuentre y(t).

EJEMPLO 2

Problema con condición inicial que implica a y 

Dado que y  = x2 − 6, y (0) = 2 y y(1) = −1, encuentre y. Solución:

Para pasar de y  a y, son necesarias dos integraciones: la primera lleva a y la segunda de y  a y. Por lo tanto, se tendrán dos constantes de integración de que se denotarán como C1 y C2.

Estrategia

y 

y

Como y  =

d  (y ) = x 2 − 6, y  es una antiderivada de x 2 − 6. Así que, dx x3 − 6x + C1 y = (x 2 − 6) dx = 3

(4)

Ahora, y (0) = 2 significa que y  = 2 cuando x = 0; por lo tanto, a partir de la ecuación (4), se tiene 03 2= − 6(0) + C1 3 Así, C1 = 2, de modo que

y =

x3 − 6x + 2 3

Por integración, es posible encontrar y: y= =

así

1 3

y=

x3 − 6x + 2 3

dx

x2 x4 − (6) + 2x + C2 4 2

x4 − 3x 2 + 2x + C2 12

(5)

Sección 14.3

Integración con condiciones iniciales

639

Ahora, como y = −1 cuando x = 1, a partir de la ecuación (5), se tiene −1 = 1 Así, C2 = − 12 , por lo que

14 − 3(1)2 + 2(1) + C2 12

y=

x4 1 − 3x 2 + 2x − 12 12

Ahora resuelva el problema 5 v La integración con condiciones iniciales es útil en muchos casos prácticos, tal como ilustran los ejemplos siguientes. EJEMPLO 3

Ingreso y educación

Para un grupo urbano particular, algunos sociólogos estudiaron el ingreso anual promedio actual y que una persona con x años de educación puede esperar recibir al buscar un empleo ordinario. Estimaron que la razón a la que el ingreso cambia con respecto a la educación está dada por dy = 100x 3/2 4 ≤ x ≤ 16 dx donde y = 28 720 cuando x = 9. Encuentre y.

Solución: Aquí y es una antiderivada de 100x3/2. Entonces,

100x 3/2 dx = 100

y=

x 3/2 dx

x 5/2 +C 5 2 5/2 y = 40x + C = (100)

(6)

La condición inicial es que y = 28 720 cuando x = 9. Al sustituir estos valores en la ecuación (6), es posible determinar el valor de C: 28 720 = 40(9)5/2 + C = 40(243) + C

28 720 = 9720 + C

Por lo tanto, C = 19 000 y

y = 40x5/2 + 19 000 Ahora resuelva el problema 17 v

EJEMPLO 4

Determinación de la función de demanda a partir del ingreso marginal

Si la función de ingreso marginal para el producto de un fabricante es dr = 2000 − 20q − 3q2 dq

encuentre la función de demanda. Solución:

Estrategia Al integrar dr/dq y usar una condición inicial, se puede encontrar la

función de ingreso r. Pero el ingreso está dado también por la relación general r = pq, donde p es el precio por unidad. Así, p = r/q. Al reemplazar a r en esta ecuación por la función de ingreso se obtiene la función de demanda.

640

Capítulo 14

Integración

Como dr/dq es la derivada del ingreso total r, (2000 − 20q − 3q2 ) dq

r=

= 2000q − (20)

de manera que El ingreso es 0 cuando q es 0.

Aunque q = 0 da C = 0, por lo general esto no es cierto. Ocurre en esta sección porque las funciones de ingreso son polinomiales. En secciones posteriores, la evaluación en q = 0 puede producir un valor distinto de 0 para C.

q3 q2 − (3) + C 2 3

(7)

r = 2000q − 10q2 − q3 + C

Se supone que cuando no se ha vendido ninguna unidad, no hay ingreso; es decir, r = 0 cuando q = 0. Ésta es la condición inicial. Al sustituir estos valores en la ecuación (7) resulta 0 = 2000(0) − 10(0)2 − 03 + C

Por lo tanto, C = 0, y

r = 2000q − 10q2 − q3

Para encontrar la función de demanda, se usa el hecho de que p = r/q y se sustituye el valor de r: p=

r 2000q − 10q2 − q3 = q q

p = 2000 − 10q − q2

Ahora resuelva el problema 11 v EJEMPLO 5

Determinación del costo a partir del costo marginal

En la manufactura de un producto, los costos fijos por semana son de $4000. (Los costos fijos son costos como la renta y los seguros y permanecen constantes a todos los niveles de producción en un periodo dado). Si la función de costo marginal es dc = 0.000001(0.002q2 − 25q) + 0.2 dq

donde c es el costo total de producir q libras de producto por semana, encuentre el costo de producir 10 000 lb en una semana. Solución: Como dc/dq es la derivada del costo total c,

c(q) =

[0.000001(0.002q2 − 25q) + 0.2] dq

= 0.000001 c(q) = 0.000001 Cuando q es 0, el costo total es igual al costo fijo.

Aunque q = 0 le da a C un valor igual al costo fijo, esto no es cierto en general. Ocurre en esta sección porque las funciones de costo son polinomiales. En secciones posteriores, la evaluación en q = 0 puede producir un valor para C que es diferente al costo fijo.

(0.002q2 − 25q) dq + 25q2 0.002q3 − 3 2

0.2 dq

+ 0.2q + C

Los costos fijos son constantes sin importar el nivel de producción. Por lo tanto, cuando q = 0, c = 4000, lo cual representa la condición inicial. Al sustituir c(0) = 4000 en la última ecuación, se encuentra que C = 4000, por lo que c(q) = 0.000001

25q2 0.002q3 − 3 2

+ 0.2q + 4000

(8)

A partir de la ecuación (8), se tiene c(10 000) = 5416 23. Así, el costo total de producir 10 000 libras de producto en una semana es de $5416.67. Ahora resuelva el problema 15 v

Sección 14.4

Más fórmulas de integración

641

PROBLEMAS 14.3 En los problemas 1 y 2, encuentre y sujeta a las condiciones dadas. 1. dy/dx = 3x − 4; y(−1) = 13 2 2. dy/dx = x 2 − x;

y(3) =

19 2

En los problemas 3 y 4, si y satisface las condiciones dadas, encuentre y(x) para el valor dado de x. 9 3. y = √ , y(16) = 10; x = 9 8 x 4. y = − x 2 + 2x, y(2) = 1; x = 1

En los problemas del 5 al 8, encuentre y sujeta a las condiciones dadas. 5. y = −3x 2 + 4x; y (1) = 2, y(1) = 3 6. y = x + 1;

7. y = 2x;

y (0) = 0, y(0) = 5

y (−1) = 3, y (3) = 10, y(0) = 13

8. y = 2e−x + 3;

y (0) = 7, y (0) = 5, y(0) = 1

En los problemas del 9 al 12, dr/dq es una función de ingreso marginal. Encuentre la función de demanda. 1 9. dr/dq = 0.7 10. dr/dq = 10 − q 16 11. dr/dq = 275 − q − 0.3q2 12. dr/dq = 5 000−3(2q+2q3 )

En los problemas del 13 al 16, dc/dq es una función de costo marginal y los costos fijos están indicados entre llaves. Para los problemas 13 y 14, encuentre la función de costo total. En los problemas 15 y 16, encuentre el costo total para el valor indicado de q. 13. dc/dq = 2.47; {159} 14. dc/dq = 2q + 75; {2000} 15. dc/dq = 0.08q2 − 1.6q + 6.5;

{8000};

16. dc/dq = 0.000204q − 0.046q + 6; 2

q = 25

{15 000};

q = 200

17. Dieta para ratas Un grupo de biólogos estudió los efectos nutricionales en ratas a las que se alimentó con una dieta en la que 10% era proteína.2 La proteína consistió en levadura y harina de maíz.

En cierto periodo, el grupo encontró que la razón de cambio (aproximada) del aumento promedio de peso G (en gramos) de una rata con respecto al porcentaje P de levadura contenida en la mezcla proteínica fue P dG 0 ≤ P ≤ 100 =− +2 dP 25 Si G = 38 cuando P = 10, encuentre G.

18. Polilla de invierno Se llevó a cabo un estudio acerca de la polilla de invierno en Nueva Escocia.3 Las larvas de la polilla caen al suelo de los árboles huésped. Se encontró que la razón (aproximada) con que la densidad y (el número de larvas por pie cuadrado de suelo) cambia con respecto a la distancia x (en pies) desde la base de un árbol huésped es dy = −1.5 − x dx

Si y = 59.6 cuando x = 1, encuentre y. 19. Flujo de un fluido En el estudio del flujo de un fluido en un tubo de radio constante R, como la sangre en ciertas partes del cuerpo, puede considerarse que el tubo consiste en tubos concéntricos de radio r, donde 0 ≤ r ≤ R. La velocidad v del fluido es una función de r y está dada por4 v=

−

(P1 − P2 )r dr 2lη

donde P1 y P2 son las presiones registradas en los extremos del tubo, η (letra griega “eta”) es la viscosidad del fluido y l es la longitud del tubo. Si v = 0 cuando r = R, demuestre que v=

(P1 − P2 )(R2 − r 2 ) 4lη

20. Elasticidad de la demanda El único productor de un artículo ha determinado que la función de ingreso marginal es dr = 100 − 3q2 dq

Determine la elasticidad puntual de la demanda para el producto cuando q = 5. (Sugerencia: Encuentre primero la función de demanda). 21. Costo promedio Un fabricante ha determinado que la función de costo marginal es dc = 0.003q2 − 0.4q + 40 dq

donde q es el número de unidades producidas. Si el costo marginal es de $27.50 cuando q = 50 y los costos fijos son de $5000, ¿cuál es el costo promedio de producir 100 unidades? 22. Si f (x) = 30x4 + 12x y f (1) = 10, evalúe f(965.335245) − f(−965.335245)

Objetivo

14.4 Más fórmulas de integración

Aprender y aplicar las fórmulas   1 du. para u a du, e u du y u

Regla de la potencia para la integración La fórmula

1≤x≤9

x a dx =

x a+1 +C n+1

2 Adaptado de R. Bressani, “The Use of Yeast in Human Foods”, en

si a = −1

Single-Cell Protein; R. I. Mateles y S. R. Tannenbaum, eds. (Cambridge, Mass.: MIT Press, 1968). 3 Adaptado de D. G. Embree. “The Population Dynamics of the Winter Moth in Nova Scotia, 1954-1962”, Memoirs of the Entomological Society of Canada, núm. 46 (1965). 4 R. W. Stacy et al., Essentials of Biological and Medical Physics (Nueva York: McGraw-Hill, 1955).

642

Capítulo 14

Integración

que se aplica a una potencia de x, puede generalizarse para manejar una potencia de una función de x. Sea u una función diferenciable de x. Por la regla de la potencia para la diferenciación, si a Z −1, entonces (u(x))a+1 a+1

d dx

Así,

=

(a + 1)(u(x))a · u (x) = (u(x))a · u (x) a+1

(u(x))a · u (x) dx =

(u(x))a+1 +C a+1

a = −1

A esta expresión se le llama regla de la potencia para la integración. Observe que u (x)dx es la diferencial de u, es decir du. Mediante un atajo matemático, es posible reemplazar u(x) por u y u (x)dx por du: Regla de la potencia para la integración

Si u es diferenciable, entonces ua du =

ua+1 +C a+1

(1)

si a = −1

Es importante darse  cuenta de la diferencia entre la regla de la potencia para la integración y la fórmula para x a dx. En la regla de la potencia, u representa una función, mientras que en x a dx, x es una variable. EJEMPLO 1

a. Encuentre

Aplicación de la regla de la potencia para la integración

(x + 1)20 dx.

Solución: Como el integrando es una potencia de  la función x + 1, se hará u = x + 1.

Entonces du = dx y la integración,

(x + 1)20 dx tiene la forma

(x + 1)20 dx =

u20 du =

u 20 du. Por la regla de la potencia para

(x + 1)21 u21 +C = +C 21 21

Observe que no se da la respuesta en términos de u, sino explícitamente en términos de x. b. Determine

3x 2 (x 3 + 7)3 dx.

Solución: Se observa que el integrando contiene una potencia de la función x3 + 7.

Sea u = x3 + 7. Entonces du = 3x2 dx. Por fortuna, 3x2 aparece como un factor en el integrando y se tiene 3x 2 (x 3 + 7)3 dx =

Después de la integración, usted podría desear saber lo que sucedió con 3x 2. Observe de nuevo que du = 3x 2 dx.

=

(x 3 + 7)3 [3x 2 dx] =

u3 du

(x 3 + 7)4 u4 +C = +C 4 4

Ahora resuelva el problema 3 v Con el propósito de aplicar la regla de la potencia para la integración, algunas veces resulta necesario hacer un ajuste con el fin de obtener du en el integrando, como lo ilustra el ejemplo 2. EJEMPLO 2 Encuentre

Ajuste para du

x x 2 + 5 dx.

Solución: Esto se puede escribir como



x(x2 + 5)1/2 dx. Observe que el integrando contiene una potencia de la función + 5. Si u = x2 + 5, entonces du = 2x dx. Como  el factor constante 2 en du no aparece en el integrando, esta integral no tiene la forma un du. Sin x2

Más fórmulas de integración

Sección 14.4

643

du embargo, a partir de du = 2x dx es posible escribir x dx = de manera que la integral se 2 convierta en du x(x 2 + 5)1/2 dx = (x 2 + 5)1/2 [x dx] = u1/2 2 1

Moviendo el factor constante 2 al frente del signo de integral, se tiene x(x 2 + 5)1/2 dx = ADVERTENCIA

La respuesta a un problema de integración debe expresarse en términos de la variable original.

ADVERTENCIA

Es posible ajustar los factores constantes, pero no los variables.

1 2

u1/2 du =

que en términos de x (como se requiere) da x x 2 + 5 dx =

1 2

u3/2

+C =

3 2

1 3/2 u +C 3

(x 2 + 5)3/2 +C 3

Ahora resuelva el problema 15 v √ En el ejemplo 2, el integrando x x 2 + 5 no tenía la forma (u(x))1/2u (x) por el factor u (x) constante de 2. En general, si se tiene (u(x))a dx, donde k es una constante diferente k de 0, se puede escribir u (x) du 1 (u(x))a ua du dx = ua = k k k para simplificar la integral, pero tales ajustes del integrando no son posibles para factores variables.  Cuando se use la forma ua du, no se debe descuidar a du. Por ejemplo, (4x + 1)2 dx =

(4x + 1)3 +C 3

La forma correcta de resolver este problema es la siguiente. Sea u = 4x + 1, a partir de lo du y cual se deduce que du = 4 dx. Así, dx = 4 (4x + 1)3 du 1 1 u3 (4x + 1)2 dx = u2 +C = +C = u2 du = · 4 4 4 3 12 EJEMPLO 3 a. Encuentre

Aplicación de la regla de la potencia para la integración 3

6y dy.

Solución: El integrando es (6y)1/3, una potencia de una función. Sin embargo, en este caso

la sustitución obvia u = 6y puede evitarse. De manera más simple, se tiene 3

6y dy =

1/3 1/3

6

y

dy =

2x 3 + 3x dx. (x 4 + 3x 2 + 7)4

b. Encuentre

3

6

y

1/3

dy =

3

6

y4/3 4 3

3 3 6 4/3 y +C +C = 4



Solución: Esto se puede escribir como (x 4 + 3x 2 + 7)−4(2x 3 + 3x) dx. Se tratará de utilizar

la regla de la potencia para integración. Si u = x4 + 3x2 + 7, entonces du = (4x3 + 6x) dx, du que es dos veces la cantidad (2x3 + 3x) dx en la integral. Así, (2x 3 + 3x) dx = y de nuevo 2 se ilustra la técnica de ajuste: 1 du (x 4 + 3x 2 + 7)−4 [(2x 3 + 3x) dx] = u−4 = u−4 du 2 2 =

1 1 1 u−3 +C · +C =− 3 +C =− 4 2 −3 6u 6(x + 3x 2 + 7)3

Ahora resuelva el problema 5 v

644

Capítulo 14

Integración

Al utilizar la regla de la potencia para integración, tenga cuidado cuando haga su elección de u. En el ejemplo 3(b), no puede adelantar mucho si elige u = 2x3 + 3x. En ocasiones puede ser necesario que elija muchas opciones diferentes. A veces una elección equivocada puede dar una sugerencia de algo que puede funcionar. El dominio de la integración sólo se alcanza después de muchas horas de práctica y estudio concienzudo. EJEMPLO 4 Encuentre

Una integral a la que no se le aplica la regla de la potencia

4x 2 (x 4 + 1)2 dx.

Solución: Si se establece u = x 4 + 1, entonces du = 4x 3 dx. Para obtener du en la integral,

se necesita un factor adicional de la variable x. Sin embargo, sólo se pueden ajustar factores constantes. Así, no es posible utilizar la regla de la potencia. En lugar de eso, para encontrar la integral, primero se debe desarrollar (x 4 + 1)2: 4x 2 (x 4 + 1)2 dx = 4

x 2 (x 8 + 2x 4 + 1) dx

=4

(x 10 + 2x 6 + x 2 ) dx x 11 2x 7 x 3 + + 11 7 3

=4

+C

Ahora resuelva el problema 67 v

Integración de funciones exponenciales naturales Ahora se prestará atención a la integración de funciones exponenciales. Si u es una función diferenciable de x, entonces

ADVERTENCIA

No aplique la fórmula de la   regla de la potencia para ua du a eu du.

d u du (e ) = eu dx dx

La fórmula de integración correspondiente a esta fórmula de diferenciación es eu

Pero

du dx es la diferencial de u, es decir, du. Así, dx

(2)

eu du = eu + C

APL Í Q U E LO u 8. Cuando un objeto se mueve de un entorno a otro, su temperatura T camdT bia a una razón dada por = kCekt, dt donde t es el tiempo (en horas) después de haber cambiado de entorno, C es la diferencia de temperaturas (original menos nueva) entre los entornos y k es una constante. Si el entorno original tiene una temperatura de 70°, el nuevo una de 60° y k = −0.5, encuentre la forma general de T(t).

du dx = eu + C dx

EJEMPLO 5 a. Encuentre

Integrales que incluyen funciones exponenciales 2

2xex dx.

Solución: Sea u = x2. Entonces du = 2x dx y, por la ecuación (2), 2

2xex dx =

2

ex [2x dx] = 2

= eu + C = ex + C

eu du

Sección 14.4

b. Encuentre

(x 2 + 1)ex

3 +3x

Más fórmulas de integración

645

dx.

2 Solución: Si u = x3 + 3x, entonces du = (3x2 +  3)dx = 3(x + 1) dx. Si el integrando tu-

viese un factor de 3, la integral tendría la forma eu du. Así, se puede escribir (x 2 + 1)ex

3 +3x

ex

dx =

3 +3x

[(x 2 + 1) dx]

1 1 eu du = eu + C 3 3 1 3 = ex +3x + C 3 1 1 donde se reemplazó (x 2 + 1) dx en el segundo paso por du pero se escribió fuera de la 3 3 integral. =

Ahora resuelva el problema 41 v

Integrales que incluyen funciones logarítmicas

 Como usted sabe, la fórmula de la potencia ua du = ua+1/(a + 1) + C no se aplica cuando 1 a = −1. Para manejar esa situación, a saber, u−1 du = du, primero se debe recordar u de la sección 12.1 que 1 du d ( ln |u|) = para u = 0 dx u dx

que proporciona la fórmula de integración

1 du = ln |u| + C u

para u = 0

(3)

1 dx = ln |x| + C x

para x = 0

(4)

En particular, si u = x, entonces du = dx, y

AP LÍ Q U E LO u 9. Si la tasa de memorización de vocabulario de una lengua extranjera para un estudiante promedio está dada por dv 35 = , donde v es el número de dt t+1 palabras del vocabulario memorizadas en t horas de estudio, determine la forma general de v(t).

EJEMPLO 6 a. Encuentre

Integrales que incluyen a 7 dx. x

Solución: De la ecuación (4),

7 dx = 7 x

1 du u

1 dx = 7 ln |x| + C x

Utilizando las propiedades de los logaritmos, se puede escribir esta respuesta en otra forma:

b. Encuentre

7 dx = ln |x 7 | + C x

2x dx. +5

x2

Solución: Sea u = x2 + 5. Entonces du = 2x dx. De la ecuación (3),

2x dx = +5

x2

x2

1 [2x dx] = +5

1 du u

= ln |u| + C = ln |x 2 + 5| + C

Como x 2 + 5 siempre es positiva, es posible omitir las barras de valor absoluto: 2x dx = ln (x 2 + 5) + C +5

x2

Ahora resuelva el problema 31 v

646

Capítulo 14

Integración

EJEMPLO 7 Encuentre

Una integral que incluye

(2x 3 + 3x) dx . x 4 + 3x 2 + 7

1 du u

Solución: Si u = x 4 + 3x 2 + 7, entonces du = (4x 3 + 6x) dx, que es dos veces el numeradu dor, de modo que (2x 3 + 3x)dx = . Para aplicar la ecuación (3), se escribe 2

2x 3 + 3x 1 1 dx = du 4 2 x + 3x + 7 2 u 1 = ln |u| + C 2 1 = ln |x 4 + 3x 2 + 7| + C 2 1 = ln (x 4 + 3x 2 + 7) + C 2

Reescriba u en términos de x. x 4 + 3x 2 + 7 > 0

para toda x

Ahora resuelva el problema 51 v EJEMPLO 8 Encuentre Solución:

Una integral que incluye dos formas

1 1 + (1 − w)2 w−1

dw.

1 1 + dw = (1 − w)2 w−1

(1 − w)−2 dw +

1 dw w−1

(1 − w)−2 [ − dw] +

= −1

 La primera integral tiene la forma u−2 du y la segunda tiene la forma

1 dw w−1

1 dv. Así, v

1 1 (1 − w)−1 + ln |w − 1| + C + dw = − (1 − w)2 w−1 −1 1 = + ln |w − 1| + C 1−w

v

PROBLEMAS 14.4 En los problemas del 1 al 80, encuentre las integrales indefinidas. 1.

7

(x + 5) dx

2. 4.

4

15(x + 2) dx

3.

2x(x + 3) dx

5.

(3y2 + 6y)(y3 + 3y2 + 1)2/3 dy

6.

(15t 2 − 6t + 1)(5t 3 − 3t 2 + t)17 dt

7. 9.

2

5

5 dx (3x − 1)3 √ 7x + 3 dx

8. 10.

11.

(7x − 6) dx

12.

13.

u(5u2 − 9)14 du

14.

4

2

(4x + 3)(2x + 3x + 1) dx

4x dx 2 (2x − 7)10 1 dx √ x−5 2

3

3

x (3x + 7) dx x 3 + 5x 2 dx

15.

4x 4 (27 + x 5 )1/3 dx

16.

(4 − 5x)9 dx

17.

3e3x dx

18.

5e3t+7 dt

19.

(3t + 1)e3t

20.

−3w2 e−w dw

21.

xe7x dx 2

22.

x 3 e4x dx

23.

4e−3x dx

24.

24x 5 e−2x

25.

1 dx x+5

26.

12x 2 + 4x + 2 dx x + x 2 + 2x 3

27. 29.

2

+2t+1

3x 2 + 4x 3 dx x3 + x4 8z dz (z2 − 5)7

dt

28. 30.

3

4

6

+7

dx

6x 2 − 6x dx 1 − 3x 2 + 2x 3 3 dv (5v − 1)4

Sección 14.5

31. 33. 35. 37.

4 dx x

32.

s2 ds 3 s +5 5 dx 4 − 2x √ 5x dx x

39.

√

41.

2y3 ey

ax 2 + b 4 +1

34. 36. 38. dx

40. 42.

dy

3 dy 1 + 2y

32x 3 dx 4x 4 + 9 7t dt 2 5t − 6 1 dx (3x)6 9 dx 1 − 3x √ 2 2x − 1 dx

x +x+1 2

43.

v2 e−2v +1 dv

44.

45.

(e−5x + 2ex ) dx

46.

47.

(8x + 10)(7 − 2x 2 − 5x)3 dx

48.

2ye3y dy

49.

50.

(ex + 2e−3x − e5x ) dx

51.

52.

(6t 2 + 4t)(t 3 + t 2 + 1)6 dt

53.

x(2x 2 + 1)−1 dx

54.

(45w4 + 18w2 + 12)(3w5 + 2w3 + 4)−4 dw

55.

−(x 2 − 2x 5 )(x 3 − x 6 )−10 dx

3

2

68.

3

x3

+

3 2 x 2

4 3 y + 1 dy

+ 3x

57.

58.

(e3.1 )2 dx

59.

60.

(ex − e−x )2 dx

61.

x(2x + 1)e4x

62.

(u3 − ue6−3u ) du

63.

x (8 − 5x 2 )3 dx

64.

eax dx

65.

66.

3

67.

72. 74. 75. dx

(2x 3 + x)(x 4 + x 2 ) dx 9 + 18x dx (5 − x − x 2 )4

√

3 +3x 2 −4

1 2x − √ 2x

(x 2 + 1)2 dx

77.

1 dx 2x + 5 x x + 2 dx 70. 2 x + 1 (x + 1)2

x(x 2 − 16)2 −

3 1 + x − 1 (x − 1)2

dx

x x2 + 3

dx

2 − (4x 2 − 8x 5 )(x 3 − x 6 )−8 dx 4x + 1 √ (r 3 + 5)2 dr 3x + 1 − 73. x x2 − 3 + 2 (x + 2)4

7x 2 √ x

e √ dx x

1 + e2x dx 4ex 4x + 3 ln (2x 2 + 3x)dx 2x 2 + 3x

647

dx 76. 78. 80.

(e5 − 3e ) dx 2 1 + 9 dt t2 t √ 3 √ 4 3 xe 8x dx

En los problemas del 81 al 84, encuentre y sujeta a las condiciones dadas. x ; y(1) = 0 81. y = (3 − 2x)2 ; y(0) = 1 82. y = 2 x +6 1 83. y = 2 ; y (−2) = 3, y(1) = 2 x 84. y = (x + 1)1/2 ; y (8) = 19, y(24) = 2572 3

6x 2 + 8 dx x 3 + 4x 16s − 4 ds 3 − 2s + 4s2

3 2 (v − 2)e2−4v+v dv 5

x4 dx ex 5

71.

79.

56.

2

69.

Técnicas de integración

dx

dx

85. Bienes raíces La tasa de cambio del valor de una casa cuya dV construcción costó $350 000 puede modelarse mediante = 8e 0.05t, dt donde t es el tiempo en años desde que la casa fue construida y V es el valor (en miles) de la casa. Encuentre V(t). 86. Esperanza de vida Si la tasa de cambio de la esperanza de vida l al nacer para las personas que nacen en Estados Unidos puede dl 12 modelarse mediante = , donde t es el número de años a dt 2t + 50 partir de 1940 y la esperanza de vida era de 63 años en 1940, encuentre la esperanza de vida para personas que nacieron en 1998. 87. Oxígeno en los vasos capilares En un análisis de la difusión del oxígeno en los vasos capilares,5 se usan cilindros concéntricos de radio r como modelos de un vaso capilar. La concentración C de oxígeno en el capilar está dada por Rr B1 + C= dr 2K r donde R es la razón constante con la que el oxígeno se difunde en el vaso capilar y K y B1 son constantes. Encuentre C. (Escriba la constante de integración como B2). 88. Encuentre f(2) si f 13 = 2 y f (x) = e3x+2 − 3x.

Objetivo

14.5 Técnicas de integración

Analizar técnicas para el manejo de problemas de integración más complejos, a saber, por manipulación algebraica y por ajuste del integrando a una forma conocida. Integrar una función exponencial con una base diferente a e y determinar la función de consumo, dada la propensión marginal al consumo.

Ahora se considerará la resolución de problemas de integración más difíciles. Cuando se deben integrar fracciones, a veces es necesario realizar una división preliminar para obtener formas de integración familiares, como lo muestra el ejemplo siguiente.

5

W. Simon, Mathematical Techniques for Physiology and Medicine (Nueva York: Academic Press. Inc., 1972).

648

Capítulo 14

Integración

EJEMPLO 1

x +x dx. x2 Solución: En este caso, no es evidente una forma familiar de integración. Sin embargo, es posible descomponer el integrando en dos fracciones al dividir cada término del numerador entre el denominador. Entonces se tiene x3 x 1 x3 + x dx = + 2 dx = dx x+ 2 2 x x x x

a. Encuentre

Aquí, el integrando se divide.

División preliminar antes de la integración 3

=

x2 + ln |x| + C 2

2x 3 + 3x 2 + x + 1 dx. 2x + 1 Solución: Aquí el integrando es un cociente de polinomios donde el grado del numerador es mayor o igual que el del denominador. En tal caso, primero se usa la división larga. Recuerde que si f y g son polinomios, con el grado de f mayor o igual al grado de g, entonces la división larga permite encontrar (solamente) los polinomios q y r, donde r es el polinomio cero o bien el grado de r es estrictamente menor que el grado de g, lo que satisface r f =q+ g g

b. Encuentre

Al utilizar una notación abreviada obvia, se ve que f r q+ = = g g

Aquí se usó la división larga para reescribir el integrando.

r g

q+

Como la integración de un polinomio es fácil, se observa que la integración de funciones racionales se reduce a la tarea de integrar funciones racionales propias —aquellas para las que el grado del numerador es estrictamente menor que el grado del denominador—. En este caso se obtiene 1 2x 3 + 3x 2 + x + 1 dx = x2 + x + dx 2x + 1 2x + 1 = = =

x2 x3 + + 3 2

x2 1 x3 + + 3 2 2

1 dx 2x + 1

1 d(2x + 1) 2x + 1

x2 1 x3 + + ln |2x + 1| + C 3 2 2

Ahora resuelva el problema 1 v EJEMPLO 2 a. Encuentre

Integrales indefinidas 1 dx. √ √ x( x − 2)3

( x − 2)−3 dx. Considere la regla x 1 x − 2. Entonces du = dx, de manera que 2 x

Solución: Esta integral puede escribirse como

Aquí la integral se ajusta a una forma en la que pueda aplicarse la regla de la potencia para la integración.

de la potencia para la integración con u = dx = 2 du y x ( x − 2)−3 dx = ( x − 2)−3 x

dx √ x

u−2 +C −2 1 1 =− 2 +C =− +C u ( x − 2)2 =2

u−3 du = 2

Sección 14.5

b. Encuentre

Técnicas de integración

649

1 dx. x ln x

1 Solución: Si u = ln x, entonces du = dx, y x

1 1 1 1 dx = dx = du x ln x ln x x u = ln |u| + C = ln | ln x| + C

Aquí la integral se ajusta a la forma 1 conocida du. u

c. Encuentre Aquí la integral se ajusta a una forma en la que se pueda aplicar la regla de la potencia para la integración.

5 dw. w(ln w)3/2

Solución: Si u = ln w, entonces du =

gración, se tiene

1 dw. Al aplicar la regla de la potencia para la intew

5 dw = 5 w(ln w)3/2 =5 =

(ln w)−3/2

1 dw w

u−3/2 du = 5 ·

u−1/2 +C − 21

10 −10 +C =− +C 1/2 u (ln w)1/2

Ahora resuelva el problema 23 v

Integración de bu

En la sección 14.4, se integró una función exponencial con base e: eu du = eu + C

Ahora se considerará la integral de una función exponencial con una base arbitraria b: bu du

Para encontrar esta integral, primero se convierte a la base e usando bu = e(ln b)u

(1)

(tal como ya se hizo en muchos ejemplos de diferenciación). El ejemplo 3 ilustrará este procedimiento. EJEMPLO 3

Una integral que incluye bu

23−x dx.

Encuentre Solución:

Se desea integrar una función exponencial con base 2. Para hacerlo, primero se convierte de base 2 a base e usando la ecuación (1).

Estrategia

23−x dx =

e( ln 2)(3−x) dx

El integrando de la segunda integral tiene la forma e u, donde u = (ln 2)(3 − x). Como du = −ln 2 dx, se puede despejar dx y escribir 1 eu du ln 2 1 u 1 ( ln 2)(3−x) 1 3−x =− e +C =− e 2 +C =− +C ln 2 ln 2 ln 2

e( ln 2)(3−x) dx = −

650

Capítulo 14

Integración

Así,

23−x dx = −

1 3−x +C 2 ln 2

Note que la respuesta se expresó en términos de una función exponencial con base 2, que es la base del integrando original. Ahora resuelva el problema 27 v Generalizando el procedimiento descrito en el ejemplo 3, es posible obtener una fórmula para integrar bu: bu du =

e( ln b)u du

1 e( ln b)u d(( ln b)u) ln b 1 ( ln b)u = +C e ln b 1 u = b +C ln b

ln b es una constante

=

De aquí, se tiene

bu du =

1 u b +C ln b

Al aplicar esta fórmula a la integral del ejemplo 3 resulta 23−x dx =− =−

b = 2, u = 3 − x 23−x d(3 − x)

−d(3 − x) = dx

1 3−x +C 2 ln 2

que es el mismo resultado obtenido antes.

Aplicación de la integración Ahora se considerará una aplicación de la integración que relaciona una función de consumo con la propensión marginal al consumo. EJEMPLO 4

Determinación de una función de consumo a partir de la propensión marginal al consumo

Para cierto país, la propensión marginal al consumo está dada por 3 1 dC = − √ dI 4 2 3I

donde el consumo C es una función del ingreso nacional I. Aquí, I se expresa en grandes denominaciones de dinero. Determine la función de consumo para el país si es sabido que el consumo es de 10 (C = 10) cuando I = 12. Solución: Como la propensión marginal al consumo es la derivada de C, se tiene

C = C(I) = =

3 1 − √ 4 2 3I

1 3 I− 4 2

dI =

(3I)−1/2 dI

1 3 dI − 4 2

(3I)−1/2 dI

Sección 14.5

651

Técnicas de integración

Si hacemos u = 3I, entonces du = 3dI = d(3I) y C= = C=

3 I− 4

1 2

1 3

(3I)−1/2 d(3I)

1 (3I)1/2 3 +K I− 4 6 1 2 3I 3 +K I− 4 3

Cuando I = 12, C = 10, por lo que

Éste es un ejemplo de un problema con valor inicial.

3 3(12) (12) − +K 4 3 10 = 9 − 2 + K 10 =

Así, K = 3 y la función de consumo es

C=

3I 3 +3 I− 4 3

Ahora resuelva el problema 61 v

PROBLEMAS 14.5 En los problemas del 1 al 56, determine las integrales indefinidas. 1.

2x + 8x − 4x dx 2x 2

3.

(3x 2 + 2) 2x 3 + 4x + 1 dx

4. 6. 8. 10.

6

4

x

dx √ 4 x2 + 1 x2

2xe dx ex 2 − 2

5 dt t

e +1 dx ex x

2.

5. 7. 9. 11.

12.

(3x + 2)(x − 4) dx x−3

13.

14.

6(e4−3x )2 dx

15.

16. 18. 20. 22. 24. 26. 28.

2x 4 − 6x 3 + x − 2 dx x−2 5 − 4x 2 dx 3 + 2x 5es ds 1 + 3es √ 1+ x dx √ x √ √ t(3 − t t)0.6 dt 9x 5 − 6x 4 − ex 3 dx 7x 2 4 dx x ln (2x 2 )

17. 19. 21. 23. 25. 27. 29.

9x + 5 dx 3x 2

√

3

4 − 5x

dx

2x(7 − e

ax + b dx cx + d

c=0

31.

32.

(ee + x e − 2x) dx

33.

34. 36.

47x dx x 2 /4

30.

) dx

6x − 11x + 5 dx 3x − 1 2

5e2x dx 7e2x + 4 5e13/x dx x2

5x 3 dx +9 √ ( x + 2)2 dx √ 3 x x2

5(x 1/3 + 2)4 dx √ 3 x2 ln x dx x r ln (r 2 + 1) dr r2 + 1 3ln x dx x

x 2 ex3 +1 dx

38. 40. 42. 44. 45. 46.

2

√ 4x ln 1 + x 2 dx 1 + x2 √

3(x 2 + 2)−1/2 xe

x 2 +2

39. 41. 43.

5 dx (3x + 1)[1 + ln (3x + 1)]2 (e−x + 5)3 dx ex 1 1 dx − 8x + 1 ex (8 + e−x )2

(x 3 + ex) x 2 + e dx

48.

3x ln x (1 + ln x) dx

49.

√ x (8x)3/2 + 3 dx

53.

dx 37.

x − x −2 dx x 2 + 2x −1 ex − e−x dx ex + e−x 2x dx (x 2 + 1) ln (x 2 + 1)

47.

51.

35.

√ √

e

s

s3

eln (x

2

ds +1)

dx

[Sugerencia: 50.

8 dx (x + 3) ln (x + 3)

x3 + x2 − x − 3 dx x2 − 3

12x 3 ln (x 4 + 1)3 dx x4 + 1 x3 − 1 − ln 7 √ x 4 − 4x

dx

2x 4 − 8x 3 − 6x 2 + 4 dx x3 x dx x+1 xex

2

ex 2 + 2

dx

d (x ln x) = 1 + ln x] dx 7 dx x( ln x)π

52.

ln3 x dx 3x

54.

dx

652

Capítulo 14

55.

ln ( ex ) dx x

56.

ef (x)+ln (f

Integración

x

(x))

dx

se supone que f > 0

En los problemas 57 y 58, dr/dq es una función de ingreso marginal. Encuentre la función de demanda. 57.

dr 200 = dq (q + 2)2

58.

dc 20 = dq q+5

60.

dr 900 = dq (2q + 3)3

En los problemas 59 y 60, dc/dq es una función de costo marginal. Encuentre la función de costo total si en cada caso los costos fijos son de 2000. 59.

dc = 4e0.005q dq

En los problemas del 61 al 63, dC/dI representa la propensión marginal al consumo. Encuentre la función de consumo sujeta a la condición dada. dC 1 61. = √ ; C(9) = 8 dI I dC 1 1 3 62. = − √ ; C(2) = dI 2 2 2I 4 dC 3 1 63. = − √ ; C(25) = 23 dI 4 6 I 64. Función de costo La función de costo marginal para el producto de un fabricante está dada por 100 dc = 10 − dq q + 10

donde c es el costo total cuando se producen q unidades. Si se producen 100 unidades, el costo promedio es de $50 por unidad. Al entero más cercano, determine el costo fijo del fabricante. 65. Función de costo Suponga que la función de costo marginal para el producto de un fabricante está dada por dc 100q2 − 3998q + 60 = dq q2 − 40q + 1

donde c es el costo total cuando se producen q unidades. (a) Determine el costo marginal cuando se producen 40 unidades. (b) Si los costos fijos son de $10 000, encuentre el costo total de producir 40 unidades. (c) Use diferenciales y los resultados de los incisos (a) y (b) para aproximar el costo total de producir 42 unidades. 66. Función de costo La función de costo marginal para el producto de un fabricante está dada por dc 9√ q 0.04q3/4 + 4 = dq 10

donde c es el costo total cuando se producen q unidades. Los costos fijos son de $360. (a) Determine el costo marginal cuando se producen 25 unidades. (b) Encuentre el costo total de producir 25 unidades. (c) Use diferenciales y los resultados de los incisos (a) y (b) para estimar el costo total de producir 23 unidades. 67. Valor de la tierra Se estima que en t años, contados a partir de ahora, el valor V de un acre de tierra cerca del pueblo fantasma de Cherokee, California, estará creciendo a una tasa de 8t 3 √ dólares por año. Si el valor actual de la tierra es 0.2t 4 + 8000 de $500 por acre, ¿cuánto costará dentro de 10 años? Exprese su resultado al entero más cercano. 68. Función de ingreso La función de ingreso marginal para el producto de un fabricante tiene la forma a dr = q dq e +b

para las constantes a y b, donde r es el ingreso total recibido cuando se producen y venden q unidades. Encuentre la función de demanda y exprésela en la forma p = f(q). (Sugerencia: Reescriba dr/dq al multiplicar tanto el numerador como el denominador por e−q). 69. Ahorro La propensión marginal al ahorro en cierto país está dada por dS 5 = dI (I + 2)2 donde S e I representan el ahorro y el ingreso totales nacionales, respectivamente, y se miden en miles de millones. Si el consumo total nacional es de $7.5 mil millones cuando el ingreso total nacional es de $8 mil millones, ¿para qué valor o valores de I el ahorro total nacional es igual a 0? 70. Función de consumo La propensión marginal al ahorro en cierto país está dada por dS 2 1.6 = −√ 3 dI 5 2I 2

donde S e I representan el ahorro y el ingreso totales nacionales, respectivamente, y se miden en miles de millones. (a) Determine la propensión marginal al consumo cuando el ingreso total nacional es de $16 mil millones. (b) Determine la función de consumo si el ahorro es de $10 mil millones cuando el ingreso total nacional es de $54 mil millones. (c) Use el resultado del inciso (b) para mostrar que el consumo es de $82 5 = 16.4 mil millones cuando el ingreso total nacional es de $16 mil millones (una situación de déficit). (d) Use diferenciales y los resultados de los incisos (a) y (c) para aproximar el consumo cuando el ingreso total nacional es de $18 mil millones.

Objetivo

14.6 Integral definida

Explicar, por medio del concepto de área, la integral definida como un límite de una suma especial; evaluar integrales definidas sencillas mediante el proceso de límite.

En la figura 14.2 se muestra la región R limitada por las líneas y = f(x) = 2x, y = 0 (el eje x) y x = 1. La región es simplemente un triángulo rectángulo. Si b y h son las longitudes de la base y de la altura, respectivamente, entonces, a partir de la geometría, el área del triángulo es A = 21 bh = 21 (1)(2) = 1 unidad cuadrada. (De aquí en adelante, se tratarán las áreas como números puros y se escribirá unidades cuadradas sólo cuando sea necesario para hacer énfasis en ello). Ahora se encontrará esta área mediante otro método, el cual, como se verá más adelante, se aplica a regiones más complejas. Este método implica la suma de áreas de rectángulos.

Integral definida

Sección 14.6 y

y

y 2

2

653

f

4 4

f

3 4

f

2 4

f

1 4

f (x) = 2x f(x)  2x

f (x )  2x

R4

R3 R

R2

1

x

FIGURA 14.2 Región acotada por f(x) = 2x, y = 0 y x = 1.

x0

R1 x1 1 4

x2

x4

x3

2 4

3 4

x

4 4

1 4

FIGURA 14.3 Cuatro subregiones de R.

FIGURA 14.4 circunscritos.

2 4

3 4

4 4

x

Cuatro rectángulos

Se dividirá el intervalo [0, 1] localizado sobre el eje x en cuatro subintervalos de igual longitud por medio de puntos igualmente separados x0 = 0, x1 = 41, x2 = 42, x3 = 43 y x4 = 44 = 1. (Vea la figura 14.3). Cada subintervalo tiene longitud de x = 41. Estos subintervalos determinan cuatro subregiones de R: R1, R2, R3 y R4, como se indica. Con cada subregión se puede asociar un rectángulo circunscrito (figura 14.4) —esto es, un rectángulo cuya base es el correspondiente subintervalo y cuya altura es el valor máximo de f(x) en cada subintervalo—. Como f es una función creciente, el valor máximo de f(x) en cada subintervalo ocurre cuando x es el extremo derecho del subintervalo. Así, las áreas de los rectángulos circunscritos asociados con las regiones R1, R2, R3 y R4 son 41 f (41), 1 2 1 3 1 4 4 f(4), 4 f(4) y 4 f (4), respectivamente. El área de cada rectángulo es una aproximación al área de su correspondiente subregión. Así, la suma de las áreas de estos rectángulos, denotada por S4 (se lee como “S barra superior sub 4” o “la cuarta suma superior”), aproxima el área A del triángulo. Se tiene S4 = =

3 4

f

2 4

f

f(x )  2x

S4 = =

1 4

f(0) 1 4

2 4

f 2

1 4

1 4

+

1 4

f

+2

2 4

2 4

+

+2

1 4

f 3 4

3 4

+

+2

1 4 4 4

f

4 4

=

5 4

Usted puede verificar que S 4 = 4i=1 f (xi ) x. El hecho de que S4 sea mayor que el área real del triángulo era de esperarse, puesto que S4 incluye áreas de regiones sombreadas que no pertenecen al triángulo. (Vea la figura 14.4). Por otra parte, con cada subregión también se puede asociar un rectángulo inscrito (figura 14.5) —esto es, un rectángulo cuya base es el subintervalo correspondiente pero cuya altura es el valor mínimo de f (x) en ese subintervalo—. Como f es una función creciente, el valor mínimo de f(x) en cada subintervalo ocurrirá cuando x sea el extremo izquierdo del subintervalo. Así, las áreas de los cuatro rectángulos inscritos asociados con R1, R2, R3 y R4 son 41 f (0), 41 f (41), 41 f (42) y 41 f (43), respectivamente. Su suma, denotada por S4 (se lee “S barra inferior sub 4” o “la cuarta suma inferior”), también es una aproximación al área A del triángulo. Se tiene

y

f

1 4 1 4

3 4

4 4

x

FIGURA 14.5 Cuatro rectángulos inscritos.

1 4 1 4

f (0) +

1 4

f

2(0) + 2

1 4

1 4

+

+2

1 4

f 2 4

2 4

+

+2

1 4 3 4

f

3 4

=

3 4

Usando la notación sigma, se puede escribir S 4 = 3i=0 f (xi ) x. Observe que S4 es menor que el área del triángulo porque los rectángulos no toman en cuenta aquella porción del triángulo que no está sombreada en la figura 14.5. Como 5 3 = S 4 ≤ A ≤ S4 = 4 4

654

Capítulo 14

Integración

se dice que S4 es una aproximación a A desde abajo y S4 es una aproximación a A desde arriba. Si [0, 1] se divide en más subintervalos, se espera que ocurran mejores aproximaciones a A. Para probar esto, se usarán seis subintervalos de igual longitud x = 61. Entonces S6, el área total de seis rectángulos circunscritos (vea la figura 14.6), y S6, el área total de seis rectángulos inscritos (vea la figura 14.7), son

y  S6

f

6 6

f

5 6

f

4 6

f

3 6

f

2 6

f

1 6

f(x)  2x

y

1 6

2 6

3 6

4 6

5 6

6 6

S 6

f

4 6

f

3 6

f

2 6

f

1 6

f(x)  2x

Sn = =

f(0) 1 6

2 6

FIGURA 14.7 inscritos.

3 6

4 6

5 6

6 6

x

Seis rectángulos

PARA REPASAR la notación sigma consulte la sección 1.5 y

f

=

n n f(x)  2x

f f

1 n 0

n n

1 2 n n n1 n

FIGURA 14.8 n rectángulos circunscritos.

1 6

f (0) +

1 6

1 6

f

+2

2 6

f

2(0) + 2

n

1 6

k=1

2 n2

f (k/n) x = n

2 6

1 6

+

1 6

+

1 6

+2

+2

f

3 6

+

3 6

+2

f

2 6

2 6

+

+2

k=1

x

n

1 6 4 6

f

1 6 3 6

f

4 6

+2 3 6

+2

+

1 6

+

1 6

5 6

4 6

f

+2 f

+2

5 6

4 6

6 6

5 6

+

+

1 6

f

= 1 6

=

7 6

f 5 6

6 6

5 6

k=1

2k n2

(1) al factorizar

k

2 n(n + 1) = 2· n 2 n+1 = n

2 en cada término n2

de la sección 1.5

(Se debe recordar que nk=1 k = 1+2+· · ·+n es la suma de los n primeros enteros positivos y la fórmula que se acaba de usar se obtuvo en la sección 1.5 anticipando su aplicación aquí). Para rectángulos inscritos, se observa que el valor mínimo de f ocurre en el extremo izquierdo, (k − 1)/n, de [(k − 1)/n, k/n], de manera que el área del k-ésimo rectángulo inscrito es 1/n · f(k − 1/n) = 1/n · 2((k − 1)/n) = 2(k − 1)/n2, para k = 1, …, n. El área total determinada por todos los n rectángulos inscritos (vea la figura 14.9) es Sn =

2 n

+

2

1 6 1 6

S6 =

1 6

f

Observe que S6 ≤ A ≤ S6, y, con la notación apropiada, tanto S6 como S6 serán de la forma f(x)x. Es claro que usando seis subintervalos se obtuvo una mejor aproximación al área que con cuatro subintervalos, como era de esperarse. De manera más general, al dividir [0, 1] en n subintervalos de igual longitud x, entonces x = 1/n y los puntos extremos de los subintervalos son x = 0, 1/n, 2/n, ..., (n − 1)/n y n/n = 1. (Vea la figura 14.8). Los extremos del k-ésimo subintervalo para k = 1, …, n, son (k − 1)/n y k/n y el valor máximo de f ocurre en el extremo derecho k/n. De aquí se deduce que el área del k-ésimo rectángulo circunscrito es 1/n · f (k/n) = 1/n · 2(k/n) = 2k/n2, para k = 1, …, n. El área total de n rectángulos circunscritos es

y

5 6

=

x

Seis rectángulos

FIGURA 14.6 circunscritos.

f

1 6 1 6

S6 =

n k=1

=

2 n2

=

2 n2

f ((k − 1)/n) x = n k=1 n−1 k=0

k=1

2(k − 1) n2 2 en cada término n2

k−1

factorizando

k

ajustando la notación sigma

2 (n − 1)n · n2 2 n−1 = n =

n

adaptado de la sección 1.5

(2)

Sección 14.6

f

655

A partir de las ecuaciones (1) y (2), se observa nuevamente que Sn y Sn son sumas de la n n k k−1 f x y Sn = f x. f (x) x, a saber, S n = forma n n k=1 k=1

y

Por la naturaleza de Sn y Sn, parece razonable —y de hecho es cierto— que

f(x )  2x

n1 n

Integral definida

Sn ≤ A ≤ Sn

Conforme n aumenta, Sn y Sn resultan ser mejores aproximaciones para A. De hecho, se tomarán los límites de Sn y Sn, cuando n tienda a ∞ a través de valores enteros positivos: n→∞

f

n−1 1 = lím 1 − n→∞ n→∞ n n

=1

n+1 1 = lím 1 + n→∞ n n

=1

lím S n = lím

1 n 0

1 2 n n

n n

lím S n = lím

x

n1 n

FIGURA 14.9 n rectángulos inscritos.

n→∞

n→∞

Como Sn y Sn tienen el mismo límite común, a saber, y como

lím S n = lím S n = 1

n→∞

n→∞

(3)

Sn ≤ A ≤ Sn

se deberá considerar este límite como el área del triángulo. Así, A = 1, lo cual concuerda con el valor obtenido anteriormente. Es importante entender que aquí se desarrolló una definición de la noción de área que es aplicable a muchas regiones diferentes. Al límite común de Sn y Sn, es decir a 1, se le llama integral definida de f (x) = 2x en el intervalo de x = 0 a x = 1, y esta cantidad se denota al escribir 1

0

2x dx = 1

(4)

La razón para usar el término integral definida y el simbolismo de la ecuación (4) será evidente  en la siguiente sección. Los números 0 y 1 que aparecen con el signo de integral en la ecuación (4) se llaman límites de integración; 0 es el límite inferior y 1 es el límite superior. En general, para una función f definida en el intervalo desde x = a hasta x = b, donde a < b, se pueden formar las sumas Sn y Sn que se obtienen considerando los valores máximo y mínimo, respectivamente, localizados en cada uno de n subintervalos de igual longitud x.6 Ahora se puede establecer lo siguiente: Al límite común de Sn y Sn cuando n → ∞, si existe, se le llama integral definida de f sobre [a, b] y se escribe como b

a

f (x) dx

Los números a y b se llaman límites de integración; a es el límite inferior y b es el límite superior. El símbolo x se llama variable de integración y f (x) es el integrando. En términos de un proceso de límites, se tiene f (x) x → La integral definida es el límite de las  sumas que tienen la forma f(x)x. Esta definición será útil en secciones posteriores.

b a

f (x) dx

Es necesario aclarar dos puntos acerca de la integral definida. Primero, la integral definida es el límite de una suma de la forma  f(x)x. De hecho, se puede pensar en el signo de integral como una “S” alargada, que es la primera letra de “suma”. Segundo, para una función f arbitraria definida en un intervalo, se pueden calcular las sumas Sn y Sn y deter6 Aquí

se supone que los valores máximo y mínimo existen.

656

Capítulo 14

Integración

minar su límite común en caso de que exista. Sin embargo, algunos términos de las sumas pueden ser negativos si f (x) es negativa en puntos del intervalo. Estos términos no son áreas de rectángulos (un área nunca es negativa), por lo que el límite común puede no representar un área. Así, la integral definida no es otra cosa que un número real y puede o no representar un área. Como se vio en la ecuación (3) límn→∞ Sn es igual a límn→∞ Sn. Para una función arbitraria esto no siempre es cierto. Sin embargo, para las funciones que se considerarán, esos límites serán iguales y la integral definida siempre existirá. Para ahorrar tiempo, se usará sólo el extremo derecho de cada subintervalo al calcular una suma. Para las funciones vistas en esta sección, esta suma se denotará como Sn.

APL Í Q U E LO u 10. Una compañía ha determinado que su función de ingreso marginal esta dada por R(x) = 600 − 0.5x, donde R es el ingreso recibido cuando se venden x unidades. Encuentre el ingreso total recibido por la venta de 10 unidades determinando el área acotada en el primer cuadrante por y = R(x) = 600 − 0.5x y las rectas y = 0, x = 0 y x = 10.

EJEMPLO 1

Encuentre el área de la región ubicada en el primer cuadrante que está limitada por f(x) = 4 − x2 y las rectas x = 0 y y = 0.

Solución: En la figura 14.10 se presenta el bosquejo de la región. Se ve que el intervalo

en el cual varía x es [0, 2], el cual se subdividió en n subintervalos de igual longitud x. Como la longitud de [0, 2] es 2, se toma x = 2/n. Los extremos de los subintervalos son x = 0, 2/n, 2(2/n), …, (n − 1)(2/n) y n(2/n) = 2, los que se muestran en la figura 14.11. El diagrama también muestra los correspondientes rectángulos obtenidos usando el extremo derecho de cada subintervalo. El área del k-ésimo rectángulo para k = 1, …, n, es el producto de su ancho, (2/n), y su altura, f(k(2/n)) = 4 − (2k/n)2, que es el valor de la función en el extremo derecho de su base. Al sumar estas áreas, se obtiene

En general, en [a, b], se tiene x=

b−a n

y 4 f(x)  4  x

Cálculo de un área usando extremos derechos

Sn =

2

n k=1 n

=

2

x

FIGURA 14.10 Región del ejemplo 1.

k=1

f

k·

2 n

x= n

8 8k 2 − 3 n n

=

k=1

4 f(x)  4  x2

lím Sn = lím

2 (n1) n

FIGURA 14.11 n subintervalos y los rectángulos correspondientes para el ejemplo 1.

x

8−

n→∞

=8−

2 2 n

8 − n

8 8 n(n + 1)(2n + 1) = n− 3 n n 6 4 (n + 1)(2n + 1) =8− 3 n2

n→∞

2 n n

k=1

4− n k=1

2k n

2

8 8k 2 = n3 n

2 n n k=1

1−

8 n3

n k=1

k2

En la segunda línea de los cálculos anteriores se usan manipulaciones básicas de la notación sigma tal como se analizaron en la sección 1.5. En la tercera línea se utilizan dos fórmulas específicas de notación sigma, también de la sección 1.5: la suma de n copias de 1 es n y la n(n + 1)(2n + 1) . suma de los primeros n cuadrados es 6 Por último, se considera el límite de Sn cuando n → ∞:

y

2 n

n

4 3

(n + 1)(2n + 1) n2

4 2n2 + 3n + 1 lím 3 n→∞ n2

=8−

4 3 1 lím 2 + + 2 3 n→∞ n n

=8−

8 16 = 3 3

Por lo tanto, el área de la región es

16 . 3

Ahora resuelva el problema 7 v

Sección 14.6

EJEMPLO 2 Evalúe

2 0

Integral definida

657

Evaluación de una integral definida

(4 − x 2 ) dx.

Solución: Se desea encontrar la integral definida de f (x) = 4 − x 2 en el intervalo [0, 2]. 16 Así, se debe calcular límn→∞ Sn. Pero este límite es precisamente el límite encontrado en 3

el ejemplo 1, por lo tanto se concluye que 2

No se anexan unidades a la respuesta porque una integral definida es simplemente un número.

0

3 n

n 3 3 n (n 1) 3 n

3 2 n

FIGURA 14.12 División de [0, 3] en n subintervalos.

0

EJEMPLO 3

Integración de una función sobre un intervalo

Integre f(x) = x − 5 desde x = 0 hasta x = 3; es decir, evalúe

n

k=1

f

n

3 n

3 n n

k

3 3 −5 n n

n(n + 1) 2

n→∞

FIGURA 14.13 f (x) es negativa en cada extremo derecho. y

y = f(x)

b

x

FIGURA 14.14 Si f es continua y b f(x) ≥ 0 en [a, b], entonces a f (x) dx representa el área bajo la curva.

15 9 k− 2 n n

=

9 n2

n k=1

k−

15 n

n k=1

1

15 (n) n

1 9 9n+1 1+ − 15 = 2 n 2 n

−

9 1 1+ 2 n 3 0

5

k=1

=

n→∞

Por lo tanto,

n

=

9 n2

lím Sn = lím

x

f(x)  x  5

(x − 5) dx.

3 n

Al tomar el límite, se obtiene

2

a

k=1

k

= y

3 n

3 0

Solución: Primero se divide [0, 3] en n subintervalos de igual longitud x = 3/n. Los puntos extremos son 0, 3/n, 2(3/n), …, (n − 1)(3/n), n(3/n) = 3. (Vea la figura 14.12). Usando los extremos derechos se forma la suma y se simplifica

=

(n1) 3 n

16 3

Ahora resuelva el problema 19 v

Sn =

3 2 n

(4 − x 2 ) dx =

− 15

− 15 =

(x − 5) dx = −

21 9 − 15 = − 2 2

21 2

Observe que la integral definida en este caso es un número negativo. La razón es clara a partir de la gráfica de f(x) = x − 5 en el intervalo [0, 3]. (Vea la figura 14.13). Como el valor de f(x) es negativo en cada extremo derecho, cada término incluido en Sn también debe ser negativo. Por lo tanto, límn→∞ Sn, que es la integral definida, tiene valor negativo. Geométricamente, cada término en Sn es el valor negativo del área de un rectángulo. (Vea de nuevo la figura 14.13). Aunque la integral definida es sólo un número, aquí se puede interpretar como la representación del valor negativo del área de la región limitada por f(x) = x − 5, x = 0, x = 3 y el eje x (y = 0). Ahora resuelva el problema 17 v En el ejemplo 3, se demostró que la integral definida no tiene que representar un área. De hecho, ahí la integral definida fue negativa. Sin embargo, si f es continua y f(x) ≥ 0 en [a, b], entonces Sn ≥ 0 para todos los valores de n. Por lo tanto, límn→∞Sn ≥ 0, así que b a f (x) dx ≥ 0. Además, esta integral definida da el área de la región limitada por y = f(x), y = 0, x = a y x = b. (Vea la figura 14.14). Aunque el procedimiento que se usó para analizar la integral definida es suficiente para los fines de este libro, no es riguroso. Sólo es importante recordar que la integral definida es el límite de una suma especial.

658

Capítulo 14

Integración

TECNOLOGÍA Aquí se presenta un programa para la calculadora gráfica TI-83 Plus que estimará el límite de Sn cuando n → ∞ para una función f definida en [a, b]. PROGRAM:RIGHTSUM Lbl 1 Input “SUBINTV”,N (B − A)/N → H ∅→S A+H→X 1→I Lbl 2 Y1 + S → S X+H→X I+1→I If I ≤ N Goto 2 H∗ S → S Disp S Pause Goto 1

de Sn. Cada vez que oprima ENTER, el programa se repetirá. De esta manera, pueden obtenerse los valores de Sn para diferentes números de subintervalos. En la figura 14.15 se muestran valores de Sn(n = 100, 1000 y 2000) para la función f(x) = x − 5 en el intervalo [0, 3]. Cuando n → ∞, parece que Sn → −10.5. Así, se estima que

RIGHTSUM calculará Sn para un número dado n de subintervalos. Antes de ejecutar el programa, almacene f (x), a y b como Y1, A y B, respectivamente. Durante la ejecución del programa se le pedirá indicar el número de subintervalos. Después, el programa procederá a mostrar el valor

lo cual concuerda con el resultado obtenido en el ejemplo 3. Es interesante notar que el tiempo requerido por una calculadora más antigua para calcular S200 en la figura 14.15 fue mayor de 1.5 minutos. El tiempo necesario para la TI-84 Plus es de menos de 1 minuto.

FIGURA 14.15 Valores de Sn para f (x) = x − 5 en [0, 3].

lím Sn ≈ −10.5

n→∞

De manera equivalente, 3

0

(x − 5) dx ≈ −10.5

PROBLEMAS 14.6 En los problemas del 1 al 4, bosqueje la región del primer cuadrante que está limitada por las curvas dadas. Aproxime el área de la región por medio de la suma indicada. Use el extremo derecho de cada subintervalo. 1. f (x) = x + 1, y = 0, x = 0, x = 1; S4 2. f (x) = 3x, y = 0, x = 1;

3. f (x) = x 2 , y = 0, x = 1;

S5

S4

4. f (x) = x + 1, y = 0, x = 0, x = 1; 2

S2

En los problemas 5 y 6, divida el intervalo indicado en n subintervalos de igual longitud y encuentre Sn para la función dada. Use el extremo derecho de cada subintervalo. No encuentre el límn→∞ Sn. 5. f (x) = 4x;

6. f (x) = 2x + 1;

[0, 1]

[0, 2]

En los problemas 7 y 8, (a) simplifique Sn y (b) encuentre límn→∞ Sn. 1 1 2 n +1 + + 1 + ··· + +1 7. Sn = n n n n 2 8. Sn = n

2 n

2

2 + 2· n

2

2 + ··· + n · n

2

En los problemas del 9 al 14, bosqueje la región del primer cuadrante que está limitada por las curvas dadas. Determine el área exacta de la región considerando el límite de Sn cuando n → ∞. Use el extremo derecho de cada subintervalo. 9. Región descrita en el problema 1.

10. Región descrita en el problema 2. 11. Región descrita en el problema 3. 12. y = x 2 , y = 0, x = 1, x = 2 13. f (x) = 3x 2 , y = 0, x = 1

14. f (x) = 9 − x 2 , y = 0, x = 0

En los problemas del 15 al 20, evalúe la integral definida dada tomando el límite de Sn. Use el extremo derecho de cada subintervalo. Bosqueje la gráfica de la función que debe integrarse en el intervalo dado. 15. 17. 19.

3 1 0 0

3 1

5x dx

16.

−4x dx

18.

(x 2 + x) dx

20.

21. Encuentre 22. Encuentre

1

d dx

0

3 0

a

0 1 1

4 2

b dx (2x + 1) dx (x + 2) dx

1 − x 2 dx sin usar límites.

f (x) dx sin usar límites, donde

f (x) =

 

2 4 − 2x 5x − 10

si 0 ≤ x < 1 si 1 ≤ x < 2 si 2 ≤ x ≤ 3

Sección 14.7

23. Encuentre

3 −1

f (x) dx sin usar límites, donde   

1 si x ≤ 1 2 − x si 1 ≤ x ≤ 2 f (x) =  −1 + x si x > 2 2

En los problemas del 24 al 26, use un programa como el RIGHTSUM para estimar el área de la región del primer cuadrante que está limitada por las curvas dadas. Redondee sus respuestas a un decimal. 24. f (x) = x 3 + 1, y = 0, x = 2, x = 3.7

25. f (x) = 4 −

Teorema fundamental del cálculo integral

659

x, y = 0, x = 1, x = 9

26. f (x) = ln x, y = 0, x = 1, x = 2

En los problemas del 27 al 30, use un programa como el RIGHTSUM para estimar el valor de la integral definida. Redondee sus respuestas a un decimal. 27. 29.

5 2 2 −1

x+1 dx x+2

28.

(4x 2 + x − 13) dx

30.

−1 −3 2

1

1 dx x2

ln x dx

14.7 Teorema fundamental del cálculo integral

Objetivo

Desarrollar informalmente el teorema Teorema fundamental fundamental del cálculo integral y utilizarlo para obtener integrales definidas. Hasta aquí, se han considerado por separado los procesos de límite de la derivada y de la y

y  f(x)

a

b

x

FIGURA 14.16 En [a, b], f es continua y f(x) ≥ 0.

integral definida. Ahora se reunirán esas ideas fundamentales para desarrollar la importante relación que existe entre ellas. Como resultado, las integrales definidas se podrán evaluar en forma un tanto más eficiente. En la figura 14.16 se muestra la gráfica de una función f. Suponga que f es continua en el intervalo [a, b] y que su gráfica no cae debajo del eje x. Esto es, f(x) ≥ 0. De la sección anterior, tenemos que el área de la región situada debajo de la gráfica y arriba del eje x b desde x = a hasta x = b está dada por a f (x) dx. A continuación se considerará otra manera de determinar esta área. Suponga que existe una función A = A(x), a la cual se hará referencia como una función de área, que proporciona el área de la región ubicada debajo de la gráfica de f y arriba del eje x, desde a hasta x, donde a ≤ x ≤ b. Esta región aparece sombreada en la figura 14.17. No confunda A(x), que es un área, con f (x), que es la altura de la gráfica en x. Con base en su definición, se pueden establecer inmediatamente dos propiedades de A: 1. A(a) = 0, puesto que no hay “área” desde a hasta a 2. A(b) es el área desde a hasta b; esto es,

y

A(b) =

y  f(x)

A(x)

a

x

b

x

FIGURA 14.17 A(x) es una función de área.

b a

f (x) dx

Si x se incrementa en h unidades, entonces A(x + h) es el área de la región sombreada en la figura 14.18. Por lo tanto, A(x + h) − A(x) es la diferencia de las áreas mostradas en las figuras 14.18 y 14.17, a saber, el área de la región sombreada en la figura 14.19. Para una h lo suficientemente cercana a 0, el área de la región es la misma que la de un rectángulo (figura 14.20) cuya base sea h y su altura algún valor y entre f (x) y f(x + h). Aquí y es una función de h. Así, por una parte, el área del rectángulo es A(x + h) − A(x) y, por otra, es hy, por lo que A(x + h) − A(x) = hy

y

De manera equivalente,

A(x + h) − A(x) =y h

al dividir entre h

Como y está entre f(x) y f (x + h), se deduce que como h → 0, y se aproxima al número f(x), por lo que a

x

b

x

xh

FIGURA 14.18 A(x + h) proporciona el área de la región sombreada.

lím

h→0

A(x + h) − A(x) = f (x) h

(1)

Pero el lado izquierdo es simplemente la derivada de A. Así, la ecuación (1) se convierte en A(x) = f(x)

660

Capítulo 14

Integración

Se concluye que la función de área A tiene la propiedad adicional de que su derivada A es f. Esto es, A es una antiderivada de f . Ahora, suponga que F es cualquier antiderivada de f. Entonces, como A y F son antiderivadas de la misma función, difieren cuando mucho en una constante C

y

(2)

A(x) = F(x) + C

Recuerde que A(a) = 0. Así, al evaluar ambos lados de la ecuación (2) para x = a resulta a

x

x

b

0 = F(a) + C

de manera que

xh

FIGURA 14.19 El área de la región sombreada es A(x + h) − A(x).

Así, la ecuación (2) se convierte en

A(x) = F(x) − F(a)

(3)

A(b) = F(b) − F(a)

(4)

Si x = b, entonces, a partir de la ecuación (3),

y

 y

C = −F(a)

Pero recuerde que

f(x  h)

A(b) =

f(x)

x

a

(5)

f (x) dx

De las ecuaciones (4) y (5), se obtiene b

h

FIGURA 14.20 El área del rectángulo es la misma que el área de la región sombreada en la figura 14.19.

b

a

f (x) dx = F(b) − F(a)

Una relación entre una integral definida y la antidiferenciación ahora se vuelve clara. b Para encontrar a f (x) dx, basta encontrar una antiderivada de f, por ejemplo F, y restar el valor de F en el límite inferior a de su valor en el límite superior b. Aquí se supuso que f era continua y f(x) ≥ 0 para poder usar el concepto de un área. Sin embargo, el resultado es cierto para cualquier función continua7 y se conoce como teorema fundamental del cálculo integral. Teorema fundamental del cálculo integral

Si f es continua en el intervalo [a, b] y F es cualquier antiderivada de f en [a, b], entonces b a

La integral definida es un número y una integral indefinida es una función.

f (x) dx = F(b) − F(a)

Es importante que se entienda la diferencia entre una integral definida y una integral b el límite de una indefinida. La integral definida a f (x) dx es un número definido como  suma. El teorema fundamental establece que la integral indefinida f (x) dx (la antiderivada más general de f ), la cual es una función de x y está relacionada con el proceso de diferenciación, puede usarse para determinar este límite. 2 Suponga que se aplica el teorema fundamental para evaluar 0 (4 − x 2 ) dx. Aquí, f(x) = 4 − x2, a = 0 y b = 2. Como una antiderivada de 4 − x2 es F(x) = 4x − (x3/3), resulta que 2 0

7

(4 − x 2 ) dx = F(2) − F(0) = 8 −

8 3

Si f es continua en [a, b], puede demostrarse que ab f (x) dx en efecto existe.

− (0) =

16 3

Teorema fundamental del cálculo integral

Sección 14.7

661

Esto confirma el resultado del ejemplo 2 de la sección 14.6. De haber seleccionado a F(x) como 4x − (x3/3) + C, entonces se tendría 8 3

8−

F(2) − F(0) =

+ C − [0 + C] =

16 3

igual que antes. Como el valor seleccionado para C es irrelevante, por conveniencia, siempre se hará igual a 0, tal como se hizo originalmente. Por lo general, F(b) − F(a) se abrevia escribiendo F(b) − F(a) = F(x)

b a

Como en el teorema fundamental del cálculo F es cualquier antiderivada de f y es la antiderivada más general de f , surge la notación para escribir b

b , a

Usando la notación

2 0

AP LÍ Q U E LO u 11. El ingreso de una cadena de comida rápida está aumentando a una tasa de f (t) = 10 000e0.02t, donde t está 6 en años. Encuentre 3 10 000e 0.02t dt, la cual proporciona el ingreso total para la cadena entre el tercero y sexto años.

EJEMPLO 1 Encuentre

3 −1

a

f (x) dx =

f (x) dx

b



f (x) dx

a

se tiene

(4 − x 2 ) dx = 4x −

2

x3 3

0

= 8−

8 3

−0=

16 3

Aplicación del teorema fundamental

(3x 2 − x + 6) dx.

Solución: Una antiderivada de 3x2 − x + 6 es

x3 −

Así,

3 −1

x2 + 6x 2

(3x 2 − x + 6) dx 3

= x3 −

x2 + 6x 2

= 33 −

32 (−1)2 + 6(3) − (−1)3 − + 6(−1) 2 2

=

81 2

− −

15 2

−1

= 48

Ahora resuelva el problema 1 v

Propiedades de la integral definida b

Para a f (x) dx, se ha supuesto que a < b. Ahora se definen los casos en que a > b o a = b. Primero, Si a > b, entonces

b

a

f (x) dx = −

a

b

f (x) dx.

Esto es, al intercambiar los límites de integración se cambia el signo de la integral. Por ejemplo, 0

2

(4 − x 2 ) dx = −

2

0

(4 − x 2 ) dx

662

Capítulo 14

Integración

Si los límites de integración son iguales, se tiene a

a

f (x) dx = 0

Algunas propiedades de la integral definida ameritan ser mencionadas. La primera propiedad replantea más formalmente el comentario realizado en la sección anterior en relación con el área. Propiedades de la integral definida b

1. Si f es continua y f(x) ≥ 0 en [a, b], entonces a f (x) dx puede interpretarse como el área de la región limitada por la curva y = f (x), el eje x y las rectas x = a y x = b. b b donde k es una constante 2. a kf (x) dx = k a f (x) dx, 3.

b a

b a

[f (x) ± g(x)] dx =

b a

f (x) dx ±

g(x) dx

Las propiedades 2 y 3 son similares a las reglas establecidas para las integrales indefinidas porque una integral definida puede evaluarse mediante el teorema fundamental en términos de una antiderivada. A continuación se incluyen dos propiedades más de las integrales definidas. b a

4.

f (x) dx =

b a

f (t) dt

La variable de integración es una “variable ficticia” en el sentido de que cualquier otra variable produce el mismo resultado; esto es, el mismo número. Para ilustrar la propiedad 4, usted puede verificar, por ejemplo, que 2 0

x 2 dx =

2 0

t 2 dt

5. Si f es continua en un intervalo I y a, b y c están en I, entonces c a

b

f (x) dx =

a

f (x) dx +

c b

f (x) dx

La propiedad 5 significa que la integral definida en un intervalo puede expresarse en términos de integrales definidas en subintervalos. Así, 2 0

(4 − x 2 ) dx =

1 0

2

(4 − x 2 ) dx +

1

(4 − x 2 ) dx

Ahora se verán ejemplos de integración definida y en la sección 14.9 se calcularán algunas áreas. EJEMPLO 2 Encuentre

1

Uso del teorema fundamental x3

dx. 1 + x4 Solución: Para encontrar una antiderivada del integrando, aplicaremos la regla de la potencia para la integración: 0

1

ADVERTENCIA

En el ejemplo 2, el valor de la antiderivada 21(1 + x 4)1/2 en el límite inferior 0 es 21(1)1/2. No suponga que una evaluación en el límite cero dará como resultado un 0.

0

√

x3 dx = √ 1 + x4

1 0

1 = 4

x 3 (1 + x 4 )−1/2 dx 1 0

4 −1/2

(1 + x )

4

d(1 + x ) =

1 4

(1 + x 4 )1/2 1 2

1 0

Teorema fundamental del cálculo integral

Sección 14.7

1 (1 + x 4 )1/2 2 1 √ = ( 2 − 1) 2 =

1 0

=

663

1 (2)1/2 − (1)1/2 2

Ahora resuelva el problema 13 v EJEMPLO 3 a. Encuentre Solución:

2 1

Evaluación de integrales definidas 2 1

[4t 1/3 + t(t 2 + 1)3 ] dt. 2

[4t 1/3 + t(t 2 + 1)3 ] dt = 4

t 1/3 dt +

1

= (4)

t

4/3 4 3

2 1

+

1 2 1 2

2 1

(t 2 + 1)3 d(t 2 + 1)

(t 2 + 1)4 4

1 = 3(24/3 − 1) + (54 − 24 ) 8 609 = 3 · 24/3 − 3 + 8 √ 585 3 =6 2+ 8

b. Encuentre

1 0

2 1

e3t dt.

Solución:

1 0

e3t dt =

1 3

=

1 0

e3t d(3t)

1 3t e 3

1 0

=

1 3 1 (e − e0 ) = (e3 − 1) 3 3

Ahora resuelva el problema 15 v y

EJEMPLO 4 Evalúe

2

x

1

1 −2

Solución:

Determinación e interpretación de una integral definida

x 3 dx. 1 −2

y

x3

FIGURA 14.21 Gráfica de y = x3 en el intervalo [−2, 1].

ADVERTENCIA b

Recuerde que a f (x) dx es un límite de una suma. En algunos casos este límite representa un área y en otros no. Cuando f (x) ≥ 0 en [a, b], la integral representa el área situada entre la gráfica de f y el eje x desde x = a hasta x = b.

x 3 dx =

x4 4

1 −2

=

(−2)4 1 16 15 14 − = − =− 4 4 4 4 4

La razón por la que el resultado es negativo es clara en la gráfica de y = x3 en el intervalo [−2, 1]. (Vea la figura 14.21). Para −2 ≤ x < 0, f(x) es negativa. Como una integral definida 0 es el límite de una suma de la forma  f (x) x, se deduce que −2 x 3 dx no es sólo un número negativo, sino también el negativo del área de la región sombreada en el tercer cuadrante. 1 Por otra parte, 0 x 3 dx es el área de la región sombreada en el primer cuadrante, dado que f(x) ≥ 0 en [0, 1]. La integral definida en todo el intervalo [−2, 1] es la suma algebraica de estos números, ya que, por la propiedad 5, 1

1

−2

x 3 dx =

0

−2

x 3 dx +

1

0

x 3 dx

Así, −2 x 3 dx no representa el área situada entre la curva y el eje x. Sin embargo, cuando se desea conocer el área, ésta puede darse como 0

−2

x 3 dx +

1

0

x 3 dx

Ahora resuelva el problema 25 v

664

Capítulo 14

Integración

La integral definida de una derivada Como una función f es una antiderivada de f , por el teorema fundamental se tiene b a

f (x) dx = f (b) − f (a)

(6)

Pero f (x) es la razón de cambio de f con respecto a x. De modo que si se conoce la razón de cambio de f y es necesario encontrar la diferencia entre los valores funcionales f (b) − f(a), b es suficiente para evaluar a f (x) dx. APL Í Q U E LO u 12. Un servicio administrativo determina que la tasa de incremento del costo de mantenimiento (por año) para un complejo privado de departamentos está dada por M (x) = 90x2 + 5000, donde x es la edad del complejo de departamentos en años y M(x) es el costo total (acumulado) del mantenimiento en x años. Encuentre el costo para los primeros cinco años.

EJEMPLO 5

Determinación de un cambio en los valores funcionales por medio de la integración definida

La función de costo marginal de un fabricante es dc = 0.6q + 2 dq

Si la producción actual es q = 80 unidades por semana, ¿cuánto más costará incrementar la producción a 100 unidades por semana? Solución: La función de costo total es c = c(q) y se desea encontrar la diferencia c(100) − c(80). La razón de cambio de c es dc/dq, entonces, por la ecuación (6),

c(100) − c(80) = =

100

80

dc dq = dq

0.6q2 + 2q 2 2

100

80

(0.6q + 2)dq

80

= [0.3q2 + 2q]

100

2

100 80

= [0.3(100) + 2(100)] − [0.3(80) + 2(80)] = 3200 − 2080 = 1120

Si c es el valor monetario, entonces el costo por incrementar la producción de 80 a 100 unidades es de $1120. Ahora resuelva el problema 59 v

TECNOLOGÍA Muchas calculadoras gráficas tienen la capacidad de estimar el valor de una integral definida. En una TI-83 Plus, para estimar 100

80

(0.6q + 2) dq

se usa el comando “fnInt(”, como se indica en la figura 14.22. Los cuatro parámetros que deben introducirse con este comando son: función que será integrada

variable de integración

límite inferior

límite superior

Se observa que el valor de esta integral definida es aproximadamente de 1120, lo que concuerda con el resultado del ejemplo 5. De manera similar, para estimar 1

−2

x 3 dx

FIGURA 14.22

Estimación de

100 80

(0.6q + 2) dq.

se introduce fnInt(X3, X, −2, 1)

o, en forma alterna, si primero se almacena x3 como Y1, se puede introducir fnInt(Y1, X, −2, 1)

En cada caso se obtiene −3.75, lo cual concuerda con el resultado del ejemplo 4.

Teorema fundamental del cálculo integral

Sección 14.7

665

PROBLEMAS 14.7 En los problemas del 1 al 43, evalúe la integral definida. 1. 3. 5. 7. 9. 11. 13. 15. 17. 19. 21. 23. 25. 27. 29. 31. 33. 35. 37. 38. 40. 41.

42.

3

0 1

2 1

(2x − 3) dx

6.

(y2 + 4y + 4) dy

8.

−1

−2 1

3

(3w2 − w − 1) dw

10.

3t −3 dt

12.

8

√ 3 x 4 dx

−8 3

−2 1

1 0 0 3

8 1 1

16.

(z + 1)4 dz

18.

2x 2 (x 3 − 1)3 dx

20.

0

0 0

e 1

1

22.

e5 dx

24. 3

5x 2 ex dx

26.

3 dx (x + 3)2

28.

2

10 − 3p dp

30.

x 2 7x 3 + 1 dx

32.

3

2x 3 + x dx x2 + x4 + 1 ex − e−x dx 2

1 1

√

2

2

95

2

0 2 1

4 dy y

4

1/3 1

14.

1 dx x2

1/2 2

0

4.

5x dx

−3 4 1

2.

5 dx

34. 36.

5

1 2

8 1

−1 1 4

2

9 1 2

x dx ln ex

dx

39.

46. Evalúe

(2t − 3t 2 ) dt dt

47. Si

3 dx x2

48. Si

3/2

8 3

3

(x 2 + x + 1) dx

2

√ ( x − 2) dx

1

−2

3 1

x 6 + 6x 4 + x 3 + 8x 2 + x + 5 dx x 3 + 5x + 1

3

−

1

x

1

1

4

7 7

1

2

ex dx +

0

f (x) dx = 5 y

1

3

4

f (x) dx = 6,

2

x 3 dx.

3

1 dt. Evalúe t2 1

2

3 2

√ 3x + 5 dx

q q2 + 3 dq 2x −

x (x 2 + 1)2/3

f (x) dx = 2, encuentre

f (x) dx = 5 y

3 1

3 2

f (x) dx.

f (x) dx = 2, encuentre

f (x) dx. 3 2

d dx

3 2

3

dx.

ex dx x e

3 x3 2 e

dx).

et − e−t dt, donde x > e. Encuentre f (x). et + e−t

T

I.S. =

0

α5/2 dt

donde α (letra griega “alfa”) se considera como una constante implicada en una aceleración media ponderada y T es la duración del choque. Encuentre el índice de severidad.

52. Estadística En estadística, la media µ (letra griega “mu”) de la función f de densidad de probabilidad continua, definida en el intervalo [a, b], está dada por

8|x| dx

µ=

2 +2x

f (x) dx.

dx

(m + ny) dy

(x + 1)ex

e

51. Índice de severidad En un análisis de la seguridad en el tráfico, Shonle8 considera cuánta aceleración puede tolerar una persona en un choque sin que presente lesiones serias. El índice de severidad se define como

(3x 2 + 4x)(x 3 + 2x 2 )4 dx

2

1

dx.

50. Suponga que f (x) =

−1 √

a

3

(x + 2)3 dx

20/3

b

1

x dx

(Sugerencia: No es necesario determinar

−1/3 1

0

3

si 0 ≤ x < 21 si 21 ≤ x ≤ 2

(x 1/3 − x −1/3 ) dx

2 dx π −e x e+1 1 dx x−1 2 0

2

49. Evalúe

−1

1

0

4x 2 2x

donde f (x) =

f (x) dx

45. Suponga que f (x) =

(4 − 9y) dy

3

2

44. Evalúe

−5x dx

1/2 36

3(x −2 + x −3 − x −4 ) dx √ 1 6 x− √ 2x

(e + 3e) dx

9 8

43.

dx

1 −x dx (Sugerencia: Multiplique el integrando por ee−x ). 1 + ex

b

a

xf (x) dx

y la varianza σ2 (letra griega “sigma”) está dada por σ2 =

b

a

(x − µ)2 f (x) dx

Calcule µ y después σ2 si a = 0, b = 1 y f(x) = 6(x − x 2). 53. Distribución de ingresos El economista Pareto9 ha establecido una ley empírica de distribución de ingresos superiores que proporciona el número N de personas que reciben x o más dinero. Si dN = −Ax −B dx J. I. Shonle, Environmental Applications of General Physics (Reading, Mass.: Addison-Wesley Publishing Company, Inc., 1975). 9 G. Tintner, Methodology of Mathematical Economics and Econometrics (Chicago: University of Chicago Press, 1967), p. 16. 8

666

Capítulo 14

Integración

donde A y B son constantes, obtenga una integral definida que dé el número total de personas con ingresos de entre a y b, donde a < b. 54. Biología En un estudio sobre mutación genética10 aparece la integral siguiente: −4 10

x −1/2 dx

0

Evalúe esta integral. 55. Flujo continuo de ingreso El valor presente de un flujo continuo de ingreso de $2000 al año durante 5 años al 6% compuesto continuamente está dado por 5

0

2000e−0.06t dt

Evalúe el valor presente al entero más cercano. 56. Biología En biología, con frecuencia surgen problemas que implican la transferencia de una sustancia entre compartimentos. Un ejemplo sería la transferencia del flujo sanguíneo hacia los tejidos. Evalúe la siguiente integral que se presenta en un problema de difusión entre dos compartimentos:11 t

0

(e−aτ − e−bτ )dτ

aquí, τ (se lee “tau”) es una letra griega; a y b representan constantes. 57. Demografía Para cierta población pequeña, suponga que l es una función tal que l(x) es el número de personas que alcanzan la edad x en cualquier año. Esta función se llama función de la tabla de vida. Bajo condiciones apropiadas, la integral b

a

l(t) dt

proporciona el número esperado de personas incluidas en la población que tiene exactamente entre a y b años, inclusive. Si l(x) = 1000 110 − x

para 0 ≤ x ≤ 110

determine el número de personas que tienen exactamente entre 10 y 29 años, inclusive. Redondee su respuesta al entero más cercano, ya que una respuesta fraccionaria no tendría sentido. ¿Cuál es el tamaño de la población? 58. Consumo de mineral Si C es el consumo anual de un mineral en el tiempo t = 0, entonces, bajo consumo continuo, la cantidad total de mineral usado en el intervalo [0, t] es t

0

W. J. Ewens, Population Genetics (Londres: Methuen & Company Ltd., 1969).

11 W. Simon, Mathematical Techniques for Physiology and Medicine (Nueva York:

Academic Press, Inc., 1972).

Si r es el valor monetario, encuentre el cambio en el ingreso total del fabricante si la producción aumenta de 500 a 800 unidades. 62. Ingreso marginal Repita el problema 61 si dr = 100 + 50q − 3q2 dq

y la producción aumenta de 5 a 10 unidades. 63. Tasa delictiva Una socióloga está estudiando la tasa de delitos cometidos en cierta ciudad. Estima que t meses después del principio del próximo año, el número total de delitos cometidos se incrementará a razón de 8t + 10 delitos por mes. Determine el número total de delitos que puede esperarse para el próximo año. ¿Cuántos delitos puede esperarse que se cometan durante los últimos seis meses de ese año? 64. Altas de hospital Para un grupo de individuos hospitalizados, suponga que la razón de altas está dada por f (t) =

81 × 106 (300 + t)4

donde f(t) es la proporción del grupo dado de alta por día al final de t días. ¿Qué proporción habrá sido dada de alta al final de 700 días? 65. Producción Imagine un país unidimensional de longitud 2R. (Vea la figura 14.23).12 Suponga que en este país la producción de bienes está distribuida en forma continua de frontera a frontera. Si la cantidad producida cada año por unidad de distancia es f (x), entonces la producción total del país está dada por G=

R −R

f (x) dx

Evalúe G si f(x) = i, donde i es una constante. País unidimensional

Cekτ dτ

donde k es la razón de consumo. Para un mineral de tierras raras, se ha determinado que C = 3000 unidades y k = 0.05. Evalúe la integral para estos datos. 59. Costo marginal La función de costo marginal de un fabricante es dc = 0.2q + 8 dq Si c es el valor monetario, determine el costo de incrementar la producción de 65 a 75 unidades. 60. Costo marginal Repita el problema 59 si dc = 0.004q2 − 0.5q + 50 dq y la producción aumenta de 90 a 180 unidades.

10

61. Ingreso marginal La función de ingreso marginal de un fabricante es dr 2000 = √ dq 300q

0

R

Frontera

R

x

Frontera

FIGURA 14.23

66. Exportaciones Para el país unidimensional del problema 65, bajo ciertas condiciones, la cantidad de exportaciones está dada por E=

R −R

i −k(R−x) [e + e−k(R+x) ] dx 2

donde i y k son constantes (k Z 0). Evalúe E.

12 R. Taagepera, “Why the Trade/GNP Ratio Decrease with Country Size”, Social Science Research, 5 (1976), pp. 385-404.

Sección 14.8

67. Precio promedio de entrega En un análisis del precio de entrega de un artículo desde la fábrica hasta el cliente, DeCanio13 afirma que el precio promedio de entrega pagado por los consumidores está dado por R

A=

0

(m + x)[1 − (m + x)] dx R

0

donde m es el precio en la fábrica y x la distancia máxima al punto de venta. DeCanio determina que R2 R m + − m2 − mR − 2 3 A= R 1−m− 2 Verifíquelo.

667

En los problemas del 68 al 70, use el teorema fundamental del cálculo integral para determinar el valor de la integral definida. Verifique los resultados con su calculadora. 68.

3.5

2.5 1

70.

[1 − (m + x)] dx

Integración aproximada

(1 + 2x + 3x 2 ) dx

69.

4

0

1 dx (4x + 4)2

e3t dt. Redondee su respuesta a dos decimales.

En los problemas del 71 al 74, estime el valor de la integral definida. Redondee sus respuestas a dos decimales. 71. 73.

−1

x2 + 1 dx x2 + 4

72.

0

2 t 2 + 3 dt

74.

5

3

Objetivo

14.8 Integración aproximada

Estimar el valor de una integral definida usando la regla del trapecio o la regla de Simpson.

Regla del trapecio

1 dx x ln x 1 √ 6 q+1 dq −1 q + 3 4

3

Cualquier función f construida con polinomios, exponenciales y logaritmos puede diferenciarse mediante el uso de operaciones y composiciones algebraicas y la función resultante f  de nuevo es del mismo tipo —una función que puede construirse a partir de polinomios, exponenciales y logaritmos usando operaciones y composiciones algebraicas—. Tales funciones pueden llamarse elementales (aunque el término tiene usualmente un significado un poco diferente). En esta terminología, la derivada de una función elemental también es elemental. La integración es más complicada. Si una función elemental f tiene a F como una antiderivada, F puede no ser elemental. Dicho de otra manera, incluso para una función  f que luce muy simple, algunas veces resulta imposible encontrar f(x) dx en términos de las funciones consideradas en este libro. Por ejemplo, no existe una función  2elemental cuya 2 derivada sea e x , de manera que no se puede esperar “hacer” la integral e x dx. Por otra parte, considere una función f que es continua en un intervalo cerrado [a, b] b con f(x) ≥ 0 para toda x en [a, b]. Entonces a f (x) dx es simplemente el número que proporciona el área de la región limitada por las curvas y = f (x), y = 0, x = a y x = b. Resulta b insatisfactorio, y quizá impráctico, no decir nada acerca del número a f (x) dx por la inca  pacidad de “hacer” la integral f (x) dx. Esto se aplica también cuando la integral f(x) dx b es demasiado difícil para la persona que desea encontrar el número a f (x) dx. b

de sumas de la forma f (x) x, cualDebido a que a f (x) dx se define como un límite  quier suma particular bien constituida en la forma f (x) x puede verse como una aproxib mación de a f (x) dx. Al menos para una f no negativa, tal suma puede verse como la suma de áreas de rectángulos delgados. Por ejemplo, considere la figura 14.11 de la sección 14.6, en la que se muestran dos rectángulos de manera explícita. Resulta claro que el error que surge de dichos rectángulos se asocia con el pequeño lado superior. El error podría reducirse al reemplazar los rectángulos con formas que tuvieran un lado superior más parecido a la forma de la curva. Se considerarán dos posibilidades: el uso de trapecios delgados en lugar de rectángulos, regla del trapecio, y el uso de regiones con lado superior en forma de arcos parabólicos, regla de Simpson. En cada caso, únicamente debe conocerse una cantidad finita de valores numéricos de f(x) y los cálculos involucrados son especialmente adecuados para computadoras o calculadoras. En ambos casos se supondrá que f es continua sobre [a, b]. Al desarrollar la regla del trapecio, por conveniencia se supondrá también que f(x) ≥ 0 en [a, b], para poder pensar en términos de áreas. Básicamente, esta regla implica aproximar la gráfica de f por medio de segmentos de recta. 

S. J. DeCanio, “Delivered Pricing and Multiple Basing Point Equationilibria: A Reevaluation”, The Quartely Journal of Economics, XCIX, núm. 2 (1984), pp. 329-349. 13

668

Capítulo 14

Integración y

y  f(x)

x0

x1

x2

x3

xn  1

a

xn

x

b

FIGURA 14.24 Aproximación de un área por medio de trapecios.

En la figura 14.24, el intervalo [a, b] está dividido en n subintervalos de igual longitud por los puntos a = x0, x1, x2, …, y xn = b. Como la longitud de [a, b] es b − a, la longitud de cada subintervalo es (b − a)/n, a la cual se llamará h. Es claro que, x1 = a + h, x2 = a + 2h, …, xn = a + nh = b

f(a  h)

f(a) h a

FIGURA 14.25

ah

Primer trapecio.

Es posible asociar un trapecio (una figura de cuatro lados que tiene dos lados paralelos) con cada subintervalo. El área A de la región limitada por la curva, el eje x y las rectas x = a y b x = b constituyen a f (x) dx, la cual puede aproximarse mediante la suma de las áreas de los trapecios determinados por los subintervalos. Consideremos el primer trapecio, que se dibujó de nuevo en la figura 14.25. Como el área de un trapecio es igual a la mitad de su base multiplicada por la suma de los lados paralelos, este trapecio tiene un área de 1 2 h[ f (a)

+ f(a + h)]

En forma similar, el segundo trapecio tiene área 1 2 h[ f (a

+ h) + f(a + 2h)]

El área A bajo la curva se aproxima mediante la suma de las áreas de n trapecios: A ≈ 21 h[ f (a) + f (a + h)] + 21 h[ f (a + h) + f (a + 2h)]

+ 21 h[ f (a + 2h) + f (a + 3h)] + · · · + 21 h[ f (a + (n − 1)h) + f (b)]

Como A =

b a

f (x) dx, al simplificar la fórmula anterior se obtiene la regla del trapecio:

Regla del trapecio b a

f (x) dx ≈

h [ f (a) + 2f (a + h) + 2f (a + 2h) + · · · + 2f (a + (n − 1)h) + f (b)] 2

donde h = (b − a)/n.

El patrón de los coeficientes que están dentro de las llaves es 1, 2, 2, …, 2, 1. Por lo general, entre más subintervalos se consideren, mejor será la aproximación. En este desarrollo, se supuso por conveniencia que f (x) ≥ 0 en [a, b]. Sin embargo, la regla del trapecio es válida sin esta restricción. EJEMPLO 1

Regla del trapecio

Use la regla del trapecio para estimar el valor de 1

0

1 dx 1 + x2

Sección 14.8 AP LÍ Q U E LO u 13. Un tanque derrama aceite a una 60 velocidad de R (t) = √ , donde t2 + 9 t es el tiempo en minutos y R(t) es el radio de la mancha de aceite en pies. Use la regla del trapecio con n = 5 para 5 60 dt, el tamaño √ aproximar t2 + 9 0 del radio después de cinco segundos.

Integración aproximada

669

para n = 5. Calcule cada término con cuatro decimales y redondee su respuesta a tres decimales. Solución: Aquí f (x) = 1/(1 + x2), n = 5, a = 0 y b = 1. Entonces,

h=

Los términos a sumar son

1−0 1 b−a = = = 0.2 n 5 5

f (a) = f (0) = 1.0000 2f (a + h) = 2f (0.2) = 1.9231 2f (a + 2h) = 2f (0.4) = 1.7241 2f (a + 3h) = 2f (0.6) = 1.4706 2f (a + 4h) = 2f (0.8) = 1.2195 a + nh = b f (b) = f (1) = 0.5000 7.8373 = suma

Por lo tanto, la estimación de la integral es 1

1 0.2 dx ≈ (7.8373) ≈ 0.784 2 1+x 2

0

El valor real de la integral es aproximadamente 0.785.

Ahora resuelva el problema 1 v

Regla de Simpson b

Otro método para estimar a f (x) dx está dado por la regla de Simpson, la cual implica aproximar la gráfica de f por medio de segmentos parabólicos. Se omitirá su deducción. Regla de Simpson b a

f (x) dx ≈

h [f (a) + 4f (a + h) + 2f (a + 2h) + · · · + 4f (a + (n − 1)h) + f (b)] 3

donde h = (b − a)/n y n es un número par.

El patrón de coeficientes incluidos dentro de las llaves es 1, 4, 2, 4, 2, …, 2, 4, 1, lo cual requiere que n sea par. Se usará esta regla para evaluar la integral del ejemplo 1. AP LÍ Q U E LO u 14. Un cultivo de levadura está crecien2 do a la velocidad de A(t) = 0.3e 0.2t , donde t es el tiempo en horas y A(t) es la cantidad en gramos. Use la regla de Simpson con n = 8 para aproximar 2 4 0.3e0.2t dt, la cantidad que creció 0 el cultivo durante las primeras cuatro horas.

EJEMPLO 2

Regla de Simpson 1

1 dx para n = 4. Calcule cada 2 0 1+x término con cuatro decimales y redondee la respuesta a tres decimales.

Use la regla de Simpson para estimar el valor de

Solución: Aquí f (x) = 1/(1 + x2), n = 4, a = 0 y b = 1. Así, h = (b −a)/n = 1/4 = 0.25.

Los términos por sumar son:

f (a) = f (0) = 1.0000 4f (a + h) = 4f (0.25) = 3.7647 2f (a + 2h) = 2f (0.5) = 1.6000 4f (a + 3h) = 4f (0.75) = 2.5600 f (b) = f (1) = 0.5000 9.4247 = suma

Por lo tanto, mediante la regla de Simpson, 1 0

1 0.25 dx ≈ (9.4247) ≈ 0.785 1 + x2 3

Esta es una mejor aproximación que la obtenida en el ejemplo 1 usando la regla del trapecio. Ahora resuelva el problema 5 v

670

Capítulo 14

Integración

Tanto la regla de Simpson como la regla del trapecio pueden usarse si sólo se conoce f (a), f(a + h), etc.; no es necesario conocer f(x) para toda x presente en [a, b]. En el ejemplo 3 se ilustrará lo anterior. EJEMPLO 3 En el ejemplo 3 se estima una integral definida a partir de puntos de datos; la función no es conocida.

Demografía

Una función usada a menudo en demografía (el estudio de nacimientos, matrimonios, mortalidad, etc., en una comunidad) es la función de la tabla de vida, denotada por l. En una población con 100 000 nacimientos en cualquier año, l(x) representa el número de personas que alcanzan la edad x en cualquier año. Por ejemplo, si l(20) = 98 857, entonces el número de personas que llegan a los 20 años en cualquier año es 98 857. Suponga que la función l se aplica a todas las personas nacidas en un largo intervalo de tiempo. Puede demostrarse que en cualquier tiempo, el número esperado de personas presentes en la población que tienen exactamente entre x y x + m años, inclusive, está dado por x+m

x

l(t) dt

La tabla siguiente proporciona valores de l(x) para hombres y mujeres de Estados Unidos.14 Aproxime el número de mujeres ubicadas en el grupo de 20 a 35 años de edad usando la regla del trapecio con n = 3. Tabla de vida

l(x)

l(x)

Edad = x

Hombres

Mujeres

Edad = x

Hombres

Mujeres

0

100 000

5

99 066

100 000

45

93 717

96 582

99 220

50

91 616

95 392

10 15

98 967

99 144

55

88 646

93 562

98 834

99 059

60

84 188

90 700

20

98 346

98 857

65

77 547

86 288

25

97 648

98 627

70

68 375

79 926

30

96 970

98 350

75

56 288

70 761

35

96 184

97 964

80

42 127

58 573

40

95 163

97 398

Solución: Se desea estimar

35 20

l(t) dt

b−a 35 − 20 = = 5. Los términos que deben sumarse de acuerdo con n 3 la regla del trapecio son l(20) = 98 857

Se tiene h =

2l(25) = 2(98 627) = 197 254

2l(30) = 2(98 350) = 196 700

Por la regla del trapecio,

l(35) = 97 964 590 775 = suma

35 20

l(t) dt ≈

5 (590 775) = 1 476 937.5 2

Ahora resuelva el problema 17 v Existen fórmulas que se usan para determinar la exactitud de las respuestas obtenidas al emplear la regla del trapecio o la regla de Simpson, las cuales pueden encontrarse en textos comunes sobre análisis numérico. 14

National Vital Statistics Report, vol. 48, núm. 18, 7 de febrero de 2001.

Sección 14.8

Integración aproximada

671

PROBLEMAS 14.8 En los ejercicios 1 y 2, use la regla del trapecio o la regla de Simpson (según se indique) y el valor dado de n para estimar la integral. 4 170 dx; regla del trapecio, n = 6. 1. 1 + x2 −2

170 dx; regla de Simpson, n = 6. 2 −2 1 + x En los problemas del 3 al 8, use la regla del trapecio o la regla de Simpson (según se indique) y el valor dado de n para estimar la integral. Calcule cada término con cuatro decimales y redondee su respuesta a tres decimales. En los problemas del 3 al 6, evalúe también la integral por antidiferenciación (el teorema fundamental del cálculo integral). 4

2.

3. 4. 5. 6. 7. 8.

1 0 0 1 1 0

1 4

x 3 dx; regla del trapecio, n = 5.

2 4

1

dx ; regla de Simpson, n = 4. x2 dx ; regla del trapecio, n = 6. x x dx ; regla del trapecio, n = 4. x+1 dx ; regla de Simpson, n = 6. x

En los problemas 9 y 10, use la tabla de vida del ejemplo 3 para estimar las integrales dadas por medio de la regla del trapecio. 9.

70

45

10.

l(t) dt, hombres, n = 5.

15.

1

0

1 − x 2 dx; n = 4

16. Ingreso Use la regla de Simpson para aproximar el ingreso total recibido por la producción y venta de 80 unidades de un producto si los valores de la función de ingreso marginal dr/dq son los siguientes: q (unidades) 0 10 20 30 40 50 60 70 80 dr ($ por unidad) 10 9 8.5 8 8.5 7.5 7 6.5 7 dq

x 2 dx; regla de Simpson, n = 4.

4

En los problemas 14 y 15, use la regla de Simpson y el valor dado de n para estimar la integral. Calcule cada término con cuatro decimales y redondee sus respuestas a tres decimales. 3 2 dx; n = 4. Evalúe también la integral por medio 14. √ 1 +x 1 del teorema fundamental del cálculo integral.

55

35

17. Área de piscina Lesley Griffith, quien ha tomado una clase de matemáticas aplicadas al comercio, quiere determinar el área de la superficie de su piscina que tiene forma irregular y curva. Hay una valla recta que rodea la piscina. Lesley marca los puntos a y b en la valla, tal como se muestra en la figura 14.27. Observa que la distancia de a a b mide 8 m y subdivide el intervalo en ocho subintervalos iguales, señalando los puntos resultantes de la cerca como x1, x2, x3, x4, x5, x6 y x7. Lesley (L) se sitúa en el punto x1, sostiene una cinta métrica y le pide a su amigo Chester (C) que tome el otro extremo de la cinta y lo lleve al punto P1 situado en el lado más alejado de la piscina. Luego, Lesley pide a su amiga Willamina (W) que se sitúe en el punto Q1 en el lado cercano de la piscina y anote la distancia que marca la cinta métrica. Vea la figura 14.27.

l(t) dt, mujeres, n = 4.

En los problemas 11 y 12, suponga que la gráfica de una función continua f , donde f(x) ≥ 0, contiene los puntos dados. Use la regla de Simpson y todos los puntos dados para aproximar el área entre la gráfica y el eje x en el intervalo dado. Redondee su respuesta a un decimal. 11. (1, 0.4), (2, 0.6), (3, 1.2), (4, 0.8), (5, 0.5); [1,5]

12. (2, 0), (2.5, 6), (3, 10), (3.5, 11), (4, 14), (4.5, 15), (5, 16); [2,5]

P1

B

C A W

13. Usando toda la información dada en la figura 14.26, estime 3 1 f (x) dx por medio de la regla de Simpson. Escriba su respuesta en forma fraccionaria.

a

y

P2

Q1 Q2

L x1

x2

x3

x4

x5

x6

x7

b

FIGURA 14.27

Después, Lesley se traslada al punto x2 y los tres amigos repiten el procedimiento. Hacen esto para cada uno de los puntos restantes del x3 al x7. Lesley tabula sus mediciones en la tabla siguiente:

y  f(x)

2

1

( , 2) 3 2

(2, 2)

(1, 1)

(3, 1)

( 1

3 2

5 2

,

2

1 2

) 5 2

FIGURA 14.26

3

x

Distancia a lo largo de la valla (m)

0 1 2 3 4 5 6 7 8

Distancia a través de la piscina (m)

0 3 4 3 3 2 2 2 0

Lesley dice que ahora la regla de Simpson le permitirá aproximar el área de la piscina como 1 58 (4(3) + 2(4) + 4(3) + 2(3) + 4(2) + 2(2) + 4(2)) = 3 3

672

Capítulo 14

Integración

(a) Usando la regla del trapecio, estime los costos totales variables de producción para 100 unidades. (b) Usando la regla del trapecio, estime el ingreso total por la venta de 100 unidades. (c) Suponiendo que la utilidad máxima ocurre cuando IM = CM (esto es, cuando q = 100), estime la utilidad máxima si los costos fijos son de $2000.

metros cuadrados. Chester dice que no es así como recuerda la regla de Simpson. Willamina piensa que faltan algunos términos, pero Chester se aburre y se va a nadar. ¿Es correcto el cálculo de Lesley? Explique su respuesta. 18. Manufactura Un fabricante estimó el costo marginal (CM) y el ingreso marginal (IM) para varios niveles de producción (q). Dichas estimaciones se muestran en la tabla siguiente: q (unidades)

0

20

40

60

80

100

CM ($ por unidad) 260

250

240

200

240

250

IM ($ por unidad)

350

300

250

270

250

410

Objetivo

14.9 Área entre curvas

Encontrar el área de una región limitada por curvas mediante el uso de la integración sobre franjas tanto horizontales como verticales.

En las secciones 14.6 y 14.7 se vio que el área de una región limitada por las rectas x = a, x = b, y = 0 y la curva y = f (x) con f(x) ≥ 0 para a ≤ x ≤ b se puede encontrar mediante la evaluación de la integral definida

b

a

f (x) dx. De igual modo, para una función f (x) ≤ 0

en un intervalo [a, b], el área de la región limitada por x = a, x = b, y = 0 y y = f(x) está dada por −

b

a

f (x) dx =

b

a

−f (x) dx. La mayor parte de las funciones f que se han encon-

trado, y se encontrarán, son continuas y tienen un número finito de raíces de f (x) = 0. Para tales funciones, las raíces de f(x) = 0 parten el dominio de f en un número finito de intervalos sobre cada uno de los cuales se tiene f(x) ≥ 0 o bien f(x) ≤ 0. Para una función de este tipo se puede determinar el área limitada por y = f (x), y = 0 y cualquier par de rectas verticales x = a y x = b, con a y b en el dominio de f . Sólo se deben encontrar

y

todas las raíces c1 < c2 < · · · < ck con a < c1 y ck < b; calcular las integrales c2

2

1 xdx 2 x dx

x

y  x2  x  2

FIGURA 14.28 el ejemplo 1.

Diagrama para

c1

f (x) dx, · · ·,

b

ck

c1

a

f (x) dx,

f (x) dx; anexar a cada integral el signo correcto que corresponda a un

área y, por último, sumar los resultados. El ejemplo 1 proporcionará un modesto ejemplo de esta idea. Para la determinación de un área de este tipo, un bosquejo simple de la región involucrada es extremadamente valioso. Para establecer las integrales necesarias, debe incluirse un rectángulo de muestra en el bosquejo para cada integral en particular, tal como se muestra en la figura 14.28. El área de la región es un límite de sumas de áreas de rectángulos. Un bosquejo ayuda a entender el proceso de integración y es indispensable durante la creación de las integrales para encontrar áreas de regiones complicadas. Un rectángulo de este tipo (vea la figura 14.28) se llama franja vertical. En el diagrama, la anchura de la franja vertical es x. Sabemos, a partir del trabajo realizado con diferenciales en la sección 14.1, que es posible escribir consistentemente x = dx para la variable independiente x. La altura de la franja vertical es el valor y de la curva. Por lo tanto, el rectángulo tiene un área de y x = f (x) dx. El área de toda la región se determina al sumar las áreas de todas las franjas verticales que estén entre x = a y x = b para después encontrar el límite de esta suma, que es la integral definida. En forma simbólica, se tiene y x→

b a

f (x) dx

Para f(x) ≥ 0, resulta útil pensar en dx como un diferencial de longitud y en f(x) dx como dA = f(x) para un diferencial de área dA. Entonces, como se vio en la sección 14.7, se tiene dx alguna función de área A y b

a

f (x) dx =

b

a

dA = A(b) − A(a)

[Si la función de área mide el área a partir de la recta x = a, como lo hizo en la sección 14.7, entonces A(a) = 0 y el área bajo f (y sobre 0) desde a hasta b es justamente A(b)].

Sección 14.9

Área entre curvas

673

Aquí, es importante entender que se necesita f (x) ≥ 0 con el fin de pensar en f(x) como una longitud y, por lo tanto, en f(x)dx como un área diferencial. Pero si f(x) ≤ 0, entonces − f(x) ≥ 0, de manera que − f (x) se convierte en una longitud y − f (x)dx se convierte en un área diferencial. EJEMPLO 1 ADVERTENCIA

Es erróneo apresurarse y escribir que el 2 área es −2 y dx, por la siguiente razón. Para el rectángulo izquierdo la altura es y. Sin embargo, para el rectángulo de la derecha la y es negativa, por lo que su altura es el número positivo −y. Esto señala la importancia de bosquejar la región.

Un área que requiere dos integrales definidas

Encuentre el área de la región limitada por la curva y = x2 − x − 2

y la recta y = 0 (el eje x) a partir de x = −2 hasta x = 2.

Solución: En la figura 14.28 se muestra un bosquejo de la región. Note que las intersec-

ciones con el eje x son (−1, 0) y (2, 0). En el intervalo [−2, −1], el área de la franja vertical es ydx = (x 2 − x − 2)dx

En el intervalo [−1, 2], el área de la franja vertical es

(−y)dx = −(x 2 − x − 2)dx

Así, área = =

−1 −2

x3 x2 − − 2x 3 2

−1

−1

x2 x3 − − 2x 3 2

−

−2

− (x 2 − x − 2) dx

1 1 8 4 − − +2 − − − +4 3 2 3 2

=

−

=

2

(x 2 − x − 2) dx +

19 3

2 −1

1 1 8 4 − −4 − − − +2 3 2 3 2

Ahora resuelva el problema 22 v Antes de abarcar problemas de área más complicados, se estudiará el área considerando su uso como una probabilidad en estadística. EJEMPLO 2

Aplicación a la estadística

En estadística, una función de densidad (de probabilidad) f de una variable x, donde x adopta todos los valores incluidos en el intervalo [a, b], tiene las siguientes propiedades: (i) f(x) ≥ 0

(ii)

b a

f (x) dx = 1

La probabilidad de que x adopte un valor entre c y d, lo cual se escribe como P(c ≤ x ≤ d), donde a ≤ c ≤ d ≤ b, se representa mediante el área de la región limitada por la gráfica de f y el eje x entre x = c y x = d. Por lo tanto (vea la figura 14.29), P(c ≤ x ≤ d) =

d

c

f (x) dx

[En la terminología de los capítulos 8 y 9, la condición c ≤ x ≤ d define un evento y P(c ≤ x ≤ d) es consistente con la notación de los capítulos anteriores. Observe también que la hipótesis (ii) señalada líneas arriba, asegura que a ≤ x ≤ b es el evento cierto]. Para la función de densidad f (x) = 6(x − x 2), donde 0 ≤ x ≤ 1, encuentre cada una de las siguientes probabilidades.

674

Capítulo 14

Integración y y  f (x) d

P (c   x  d)  a

c

d

f (x) dx c

x

b

Probabilidad como un área.

FIGURA 14.29

a. P(0 ≤ x ≤ 41)

Solución: Aquí [a, b] es [0, 1], c es 0 y d es 41. Se tiene 1 4

P 0≤x≤

1/4

=

0

1/4

x2 x3 − 2 3

=6 = 3

1/4

6(x − x 2 ) dx = 6

1 4

2

0

−2

0

(x − x 2 ) dx

= (3x 2 − 2x 3 ) 3

1 4

−0=

b. P(x ≥ 21)

Solución: Como el dominio de f es 0 ≤ x ≤ 1, decir que x ≥

Así,

P x≥

1 2

= =6

1

1/2

6(x − x 2 ) dx = 6 1

x2 x3 − 2 3

1/2

1

1/2

1/4 0

5 32 1 2

significa que 21 ≤ x ≤ 1.

(x − x 2 ) dx

= (3x 2 − 2x 3 )

1 1/2

=

1 2

Ahora resuelva el problema 27 v

Franjas verticales Ahora se encontrará el área de una región encerrada por varias curvas. Como antes, el procedimiento consistirá en dibujar una franja muestra del área y usar la integral definida para “sumar” las áreas de todas las franjas. Por ejemplo, considere el área de la región mostrada en la figura 14.30 que está limitada arriba y abajo por las curvas y = f (x) y y = g(x) y lateralmente por las rectas x = a y x = b. El ancho de la franja vertical indicada mediante flechas es dx y la altura es el valor y de la curva superior menos el valor y de la curva inferior, lo que se escribirá como ysuperior − yinferior. Entonces, el área de la franja es (ysuperior − yinferior) dx y (x, ysuperior) y  f (x )

y  g (x)

(x, yinferior) a dx

FIGURA 14.30

b

Región entre curvas.

x

Área entre curvas

Sección 14.9

675

que es ( f (x) − g(x)) dx Al sumar las áreas de todas las franjas comprendidas entre x = a y x = b por medio de la integral definida, se obtiene el área de la región: ( f (x) − g(x)) dx →

b a

( f (x) − g(x)) dx = área

Es necesario comentar que existe otra forma de ver este problema de área. En la figura 14.30, tanto f como g están por encima de y = 0 y queda claro que el área buscada también es el área sobre f menos el área debajo de g. La aproximación indica que el área requerida es b a

f (x) dx −

b a

g(x) dx =

b a

( f (x) − g(x)) dx

Sin embargo, la primera aproximación no requiere que f o g estén por encima de 0. El uso de ysuperior y yinferior en realidad es sólo una forma de decir que f ≥ g en [a, b]. Esto es equivalente a decir que f − g ≥ 0 en [a, b] de manera que cada diferencial ( f (x) − g(x))dx es significativa como un área. y

EJEMPLO 3

Encuentre el área de la región limitada por las curvas y =

(x, ysuperior) (1, 1) y

x

(0, 0)

FIGURA 14.31 el ejemplo 3.

dx

1

x y y = x.

Solución: En la figura 14.31 aparece un bosquejo de la región. Para determinar dónde se intersecan las curvas, se resuelve el sistema formado por las ecuaciones y = x y y = x.

yx (x, yinferior)

Determinación de un área entre dos curvas

Al eliminar y por sustitución, se obtiene x

Diagrama para

x=x

x = x2

0 = x − x = x(x − 1) x=0

Debe resultar obvio que el conocimiento de los puntos de intersección es importante para determinar los límites de integración.

elevando al cuadrado ambos lados

2

o

x=1

Como se elevaron ambos lados al cuadrado, se deben verificar las soluciones encontradas con respecto a la ecuación original. Se puede determinar con facilidad que tanto x = 0 como x = 1 son soluciones de x = x. Si x = 0, entonces y = 0; si x = 1, entonces y = 1. Así, las curvas se intersecan en (0, 0) y (1, 1). El ancho de la franja de área indicada es dx. La altura es el valor de y sobre la curva superior menos el valor de y sobre la curva inferior: ysuperior − yinferior =

x−x

El área de la franja es entonces ( x − x) dx. Al sumar las áreas de todos estos elementos desde x = 0 y x = 1 por medio de la integral definida, se obtiene el área de toda la región: área = = =

1

0 1 0

√ ( x − x) dx (x

1/2

2 1 − 3 2

− x) dx =

x 3/2

− (0 − 0) =

3 2

1 6

x2 − 2

1 0

Ahora resuelva el problema 47 v

676

Capítulo 14

Integración

y

EJEMPLO 4

y  4x  x2  8

Encuentre el área de la región limitada por las curvas y = 4x − x 2 + 8 y y = x 2 − 2x.

Solución: En la figura 14.32 aparece un bosquejo de la región. Para encontrar dónde se

(4, 8)

intersecan las curvas, se resuelve el sistema de ecuaciones y = 4x − x 2 + 8 y y = x 2 − 2x:

y = x2  2x

4x − x 2 + 8 = x 2 − 2x,

(1, 3) dx

−2x 2 + 6x + 8 = 0,

x

x 2 − 3x − 4 = 0,

Diagrama para

FIGURA 14.32 el ejemplo 4.

Determinación de un área entre dos curvas

(x + 1)(x − 4) = 0

x = −1

o

factorizando

x=4

Cuando x = −1, entonces y = 3; cuando x = 4, entonces y = 8. Así, las curvas se intersecan en (−1, 3) y (4, 8). El ancho de la franja indicada es dx. La altura es el valor de y sobre la curva superior menos el valor de y sobre la curva inferior: ysuperior − yinferior = (4x − x 2 + 8) − (x 2 − 2x)

Por lo tanto, el área de la franja es

[(4x − x 2 + 8) − (x 2 − 2x)] dx = (−2x 2 + 6x + 8) dx

Al sumar todas estas áreas desde x = −1 hasta x = 4, se tiene área =

4

−1

(−2x 2 + 6x + 8) dx = 41 23

Ahora resuelva el problema 51 v EJEMPLO 5 y

Encuentre el área de la región situada entre las curvas y = 9 − x2 y y = x2 + 1 desde x = 0 hasta x = 3.

dx dx

y  9  x2

Área de una región que tiene dos curvas superiores diferentes

Solución: La región se bosqueja en la figura 14.33. Las curvas se intersecan cuando

9

y  x2  1

9 − x2 = x2 + 1 8 = 2x 2

4 = x2

dos soluciones

x = ±2

(2, 5) 2 3

x

FIGURA 14.33 ysuperior es 9 − x 2 en [0, 2] y es x 2 + 1 en [2, 3].

Cuando x = ±2, entonces y = 5, por lo que los puntos de intersección son (±2, 5). Como se tiene interés en la región que va desde x = 0 hasta x = 3, el punto de intersección que importa es (2, 5). En la figura 14.33 note que en la región ubicada a la izquierda del punto de intersección (2, 5), una franja tiene ysuperior = 9 − x2

y

ysuperior = x2 + 1

y

yinferior = x2 + 1

pero para una franja situada a la derecha de (2, 5) ocurre lo contrario, a saber, yinferior = 9 − x2

Entonces, desde x = 0 hasta x = 2, el área de una franja es

(ysuperior − yinferior) dx = [(9 − x2) − (x2 + 1)] dx

pero desde x = 2 hasta x = 3, el área es

= (8 − 2x2)dx

(ysuperior − yinferior) dx = [(x2 + 1) − (9 − x2)] dx = (2x2 − 8) dx

Área entre curvas

Sección 14.9

677

Por lo tanto, para encontrar el área de toda la región se necesitan dos integrales: área = = = =

2 0

8x −

46 3

3

(8 − 2x 2 ) dx + 2

2x 3 3

16 16 − 3

2

0

(2x 2 − 8) dx

2x 3 − 8x 3

+

3 2

16 − 16 3

− 0 + (18 − 24) −

Ahora resuelva el problema 42 v

Franjas horizontales Algunas veces el área puede ser más fácil de determinar sumando áreas de franjas horizontales en lugar de franjas verticales. En el ejemplo siguiente, se determinará el área utilizando ambos métodos. En cada caso, la franja del área determina la forma de la integral.

y y3

3

EJEMPLO 6

9, 3 4

Franjas verticales y franjas horizontales

Encuentre el área de la región limitada por la curva y 2 = 4x y las rectas y = 3 y x = 0 (el eje y).

y2  4x

Solución: En la figura 14.34 se presenta el bosquejo de la región. Cuando las curvas

y = 3 y y 2 = 4x se intersecan, 9 = 4x, por lo que x = 49. Entonces, el punto de intersección es (49, 3). Como el ancho de la franja vertical es dx, se integra con respecto a la variable x. De acuerdo con esto, ysuperior y yinferior deben expresarse como funciones de x. Para la curva inferior, y 2 = 4x, se tiene y = ±2 x . Pero y ≥ 0 para la porción de esta curva que limita la región, por lo que se usa y = 2 x . La curva superior es y = 3. Por consiguiente, la altura de la franja es

dx x

9 4

FIGURA 14.34 de área.

Franja vertical

ysuperior − yinferior = 3 − 2 x Por lo tanto, la franja tiene un área de (3 − 2 x ) x y se desea sumar todas estas áreas desde x = 0 hasta x = 49. Se tiene ADVERTENCIA

Con franjas horizontales, el ancho es dy.

área =

9/4 0

= 3

3 dy

y3

9, 3 4 y2  4x

x0 9 4

FIGURA 14.35 de área.

(3 − 2 x) dx = 9 4

−

27 4 = − 4 3

y

x

Franja horizontal

4x 3/2 3x − 3

√

4 3 9 4

9 4

3/2

1/2 3

9/4 0

− (0)

=

27 4 − 4 3

3 2

3

=

9 4

Considere ahora este problema desde el punto de vista de una franja horizontal como se muestra en la figura 14.35. El ancho de la franja es dy. La longitud de la franja es el valor x de la curva situada más a la derecha menos el valor x de la curva situada más a la izquierda. Así, el área de la franja es (xderecha − xizquierda ) dy

Se desea sumar todas estas áreas desde y = 0 hasta y = 3: (xderecha − xizquierda ) dy →

3

0

(xderecha − xizquierda) dy

678

Capítulo 14

Integración

Como la variable de integración es y, se debe expresar xderecha − xizquierda como funciones de y. La curva situada más a la derecha es y2 = 4x, de manera que x = y2/4. La curva izquierda es x = 0. Así, área =

=

3

0

(xderecha − xizquierda) dy

3

y2 −0 4

0

y3 dy = 12

3 0

9 4

=

Note que para esta región, las franjas horizontales hacen más fácil la evaluación (y el planteamiento) de la integral definida que una integral con franjas verticales. En todo caso, recuerde que los límites de integración son límites para la variable de integración. Ahora resuelva el problema 56 v EJEMPLO 7

Ventajas de los elementos horizontales

Encuentre el área de la región limitada por las gráficas de y 2 = x y x − y = 2.

Solución: En la figura 14.36 se muestra el bosquejo de la región. Las curvas se intersecan

cuando y2 − y = 2. Así, y2 − y − 2 = 0; en forma equivalente, (y + 1)(y − 2) = 0, de lo cual se deduce que y = −1 o y = 2. Esto nos da los puntos de intersección (1, −1) y (4, 2). Consideremos franjas verticales de área. [Vea la figura 14.36(a)]. Al despejar y de y2 = x se obtiene y = ± x . Como se ve en la figura 14.36(a), a la izquierda de x = 1, el extremo superior de la franja se encuentra sobre y = x y el extremo inferior sobre y = − x . A la derecha de x = 1, la curva superior es y = x y la curva inferior es x − y = 2 (o y = x − 2). Entonces, con franjas verticales son necesarias dos integrales para evaluar el área: 1 √ 4 √ √ ( x − (− x)) dx + ( x − (x − 2)) dx área = 0

1

y

y y2  x

y2  x (4, 2) xy  2

(4, 2) dy x

x

dx

xy  2 (1, 1)

(1, 1)

(b)

(a)

FIGURA 14.36 Región del ejemplo 7 con franjas verticales y horizontales.

Quizá el uso de franjas horizontales pueda simplificar el trabajo. En la figura 14.36(b), el ancho de la franja es y. La curva situada más a la derecha siempre es x − y = 2 (o x = y + 2) y la curva situada más a la izquierda siempre es y2 = x (o x = y2). Por lo tanto, el área de la franja horizontal es [(y + 2) − y2]y, así que el área total es 2

área =

−1

(y + 2 − y2 ) dy =

9 2

Resulta claro que usar franjas horizontales es la manera más conveniente de abordar este problema. Así que sólo se requiere una integral que además resulta mucho más sencilla de calcular. Ahora resuelva el problema 57 v

PROBLEMAS 14.9 En los problemas del 1 al 24, use una integral definida para encontrar el área de la región limitada por la curva dada, el eje x y las rectas dadas. En cada caso, primero bosqueje la región. Tenga cuidado con las áreas de regiones que se encuentran por debajo del eje x. 1. y = 5x + 2,

x = 1,

x=4

2. y = x + 5, 4. y = x , 2

x = 2,

6. y = x − 2x, 2

x = 2,

7. y = 3x − 4x, 2

x=4

x=3

x = −3,

x = −2,

3. y = 3x 2 ,

x = 1,

5. y = x + x + x ,

x = −1

x = −1

2

3

x=3

x=1

Sección 14.9

8. y = 2 − x − x 2

10. y = 2 − x − x 3 ,

11. y = e , x

x = 1,

x = −3,

9. y =

x=3

x=0

4 , x

x = 1,

x=2

1 , x = 2, x = 3 (x − 1)2 1 13. y = , x = 1, x = e x √ 14. y = x + 9, x = −9, x = 0

12. y =

25. Dado que

x = 0,

x=4

f (x) =

3x 2 16 − 2x

En los problemas del 31 al 34, utilice la integración definida para estimar el área de la región limitada por la curva dada, el eje x y las rectas dadas. Redondee su respuesta a dos decimales. 1 , x = −2, x = 1 x2 + 1 x 32. y = √ , x = 2, x = 7 x+5 33. y = x 4 − 2x 3 − 2, x = 1, x = 3

17. y = x 3 + 3x 2 , x = −2, x = 2 √ 19. y = ex +1, 18. y = 3 x, x = 2 20. y = |x|, x = −2, x = 2 2 21. y = x + , x = 1, x = 2 x 22. y = x 3 , x = −2, x = 4 √ 23. y = x − 2, x = 2, x = 6 24. y = x + 1,

(d) Su respuesta al inciso (c) puede interpretarse como el área de cierta región del plano. Bosqueje esta región.

31. y =

15. y = x 2 − 4x, x = 2, x = 6 √ 16. y = 2x − 1, x = 1, x = 5

2

679

Área entre curvas

34. y = 1 + 3x − x 4

x = 0,

x=1

En los problemas del 35 al 38, exprese el área de la región sombreada en términos de una integral (o integrales). No evalúe su expresión. 35. Vea la figura 14.37. y x4 y  2x

si 0 ≤ x < 2 si x ≥ 2

Determine el área de la región limitada por la gráfica de y = f(x), el eje x y la recta x = 3. Incluya un bosquejo de la región. 26. Bajo condiciones de una distribución uniforme continua (un tema de estadística), la proporción de personas con ingresos entre a y t, donde a ≤ t ≤ b, es el área de la región ubicada entre la curva y = 1/(b − a) y el eje x desde x = a hasta x = t. Bosqueje la gráfica de la curva y determine el área de la región dada. 27. Suponga que f(x) = x/8, donde 0 ≤ x ≤ 4. Si f es una función de densidad (consulte el ejemplo 2), encuentre cada una de las siguientes probabilidades. (a) P(0 ≤ x ≤ 1) (b) P(2 ≤ x ≤ 4) (c) P(x ≥ 3) 28. Suponga que f(x) = 13 (1 − x 2), donde 0 ≤ x ≤ 3. Si f es una función de densidad (consulte el ejemplo 2), encuentre cada una de las siguientes probabilidades. (a) P(1 ≤ x ≤ 2) (b) P(1 ≤ x ≤ 52 ) (c) P(x ≤ 1) (d) P(x ≥ 1) usando su resultado del inciso (c) 29. Suponga que f(x) = 1/x, donde e ≤ x ≤ e 2. Si f es una función de densidad (consulte el ejemplo 2), encuentre cada una de las siguientes probabilidades. (a) P(3 ≤ x ≤ 7) (b) P(x ≤ 5) (c) P(x ≥ 4) (d) Verifique si P(e ≤ x ≤ e2) = 1. 30. (a) Sea r un número real, donde r > 1. Evalúe r 1 dx 2 1 x (b) Su respuesta al inciso (a) puede interpretarse como el área de cierta región del plano. Bosqueje esta región. r 1 dx . (c) Evalúe lím 2 r→∞ x 1

y  x2 x 0

4

x

FIGURA 14.37

36. Vea la figura 14.38. y

y  2x

y  x(x  3)2

x

FIGURA 14.38

37. Vea la figura 14.39. y y1

y  1 x2

y  x 1 x

FIGURA 14.39

680

Capítulo 14

Integración

38. Vea la figura 14.40.

de la gente recibe 10% del ingreso total, 20% de la gente recibe 20% del ingreso total, etc. Suponga que la distribución real está dada por la curva de Lorenz definida por 14 2 1 x + x y= 15 15

y y4

y

y  2x

y  2x  8

Porcentaje acumulado del ingreso

x

FIGURA 14.40

39. Exprese, en términos de una sola integral, el área total de la región ubicada a la izquierda de la recta x = 1 que se encuentra entre las curvas y = x2 − 5 y y = 7 − 2x2. No evalúe la integral. 40. Exprese, en términos de una sola integral, el área total de la región ubicada en el primer cuadrante limitada por el eje x y las gráficas de y2 = x y 2y = 3 − x. No evalúe la integral.

En los problemas del 41 al 56, encuentre el área de la región limitada por las gráficas de las ecuaciones dadas. Asegúrese de encontrar los puntos de intersección requeridos. Considere si el uso de franjas horizontales hace más sencilla la integral que el uso de franjas verticales. 42. y = x, y = −x + 3, 44. y2 = x + 1, x = 1

41. y = x 2 , y = 2x 43. y = 10 − x 2 , y = 4 45. x = 8 + 2y, x = 0, 46. y = x − 6, y2 = x 48. y = x 3 ,

y=0

y = −1, y = 3 47. y2 = 4x, y = 2x − 4

y = x + 6,

x = 0.

(Sugerencia: La única raíz real de x3 − x − 6 = 0 es 2). 49. 2y = 4x − x 2 ,

50. y =

x,

2y = x − 4

y = x2

51. y = 8 − x 2 ,

y = x2 ,

53. y = x 3 − 1,

y =x−1

x = −1,

52. y = x + x, y = 0, x = −1, x = 2 3

54. y = x , 3

y=

x

1 x x − y = 5, y = −1,

55. 4x + 4y + 17 = 0, 56. y2 = −x − 2,

x=1

y=

y=1

57. Encuentre el área de la región situada entre las curvas y=x−1

y

y = 5 − 2x

desde x = 0 hasta x = 4. 34. Encuentre el área de la región situada entre las curvas y = x2 − 4x + 4

y

y = 10 − x2

desde x = 2 hasta x = 4. 35. Curva de Lorenz Una curva de Lorenz se utiliza para estudiar las distribuciones del ingreso. Si x es el porcentaje acumulado de los receptores del ingreso, ordenados de más pobres a más ricos, y y es el porcentaje acumulado del ingreso, entonces la igualdad de la distribución del ingreso está dada por la recta y = x en la figura 14.41, donde x y y se expresan como decimales. Por ejemplo, 10%

1

yx

y  14 x2  1 x 15 15 Curva de Lorenz 0.104 0.10

0.30

1

x

Porcentaje acumulado de receptores del ingreso

FIGURA 14.41

Observe, por ejemplo, que 30% de la gente sólo recibe 10.4% del ingreso total. El grado de desviación de la igualdad se mide por medio del coeficiente de desigualdad15 para una curva de Lorenz. Este coeficiente se define cómo el área situada entre la curva y la diagonal dividida entre el área localizada bajo la diagonal: área entre la curva y la diagonal área bajo la diagonal

Por ejemplo, cuando todos los ingresos son iguales, el coeficiente de desigualdad es 0. Encuentre el coeficiente de desigualdad para la curva de Lorenz que se acaba de definir. 60. Curva de Lorenz Encuentre el coeficiente de desigualdad, como en el problema 59, para la curva de Lorenz definida por 11 2 1 y = 12 x + 12 x. 61. Encuentre el área de la región limitada por las gráficas de las ecuaciones y2 = 3x y y = mx, donde m es una constante positiva. 62. (a) Encuentre el área de la región limitada por las gráficas de y = x2 − 1 y y = 2x + 2. (b) ¿Qué porcentaje del área del inciso (a) se encuentra por encima del eje x? 63. La región limitada por la curva y = x2 y la recta y = 4 está dividida en dos partes de igual área por la recta y = k, donde k es una constante. Encuentre el valor de k. En los problemas del 64 al 68, estime el área de la región limitada por la gráfica de las ecuaciones dadas. Redondee sus respuestas a dos decimales. 6 64. y = x 2 − 4x + 1, y = − x 65. y =

25 − x 2 ,

66. y = x 3 − 8x + 1,

y = 7 − 2x − x 4

67. y = x 5 − 3x 3 + 2x,

y = x2 − 5

y = 3x 2 − 4

68. y = x 4 − 3x 3 − 15x 2 + 19x + 30,

y = x 3 + x 2 − 20x

G. Stigler, The Theory of Price, 3a. ed. (Nueva York: The Macmillan Company, 1966), pp. 293-294. 15

Sección 14.10

Excedentes de los consumidores y los productores

681

14.10 Excedentes de los consumidores y los productores

Objetivo

Desarrollar los conceptos económicos La determinación del área de una región tiene aplicaciones en economía. La figura 14.42 de excedente de los consumidores muestra una curva de oferta para un producto. La curva indica el precio p por unidad al que y excedente de los productores, los un fabricante venderá (o suministrará) q unidades. El diagrama también muestra la curva de cuales se representan mediante áreas. p Curva de demanda

p1 p

Curva de oferta

p0

q1

dq

FIGURA 14.42 y demanda.

q

q0

Curvas de oferta

p

q0

Curva de demanda Curva de oferta

p p0

FIGURA 14.43 Beneficio para los consumidores por dq unidades. p

p  f(q ) EC p0 Curva de demanda q

q0

FIGURA 14.44 consumidores.

Excedente de los

p Curva de oferta p  g(q ) p0

EP

q0

FIGURA 14.45 productores.

0

q

Excedente de los

( p − p0 ) dq

Esta integral, bajo ciertas condiciones, representa la ganancia total de los consumidores que están dispuestos a pagar más que el precio de equilibrio. Esta ganancia total se llama excedente de los consumidores y se abrevia EC. Si la función de demanda está dada por p = f(q), entonces EC =

q

q0

dq

demanda para el producto. Esta curva indica el precio por unidad al que los consumidores comprarán (o demandarán) q unidades. El punto (q0, p0) en el que las curvas se intersecan se llama punto de equilibrio. Aquí, p0 es el precio por unidad al que los consumidores comprarán la misma cantidad q0 de un producto que los productores desean vender a ese precio. De manera breve, p0 es el precio en el que se presenta estabilidad en la relación productor-consumidor. Suponga que el mercado está en equilibrio y que el precio por unidad del producto es p0. De acuerdo con la curva de demanda, hay consumidores que estarían dispuestos a pagar más que p0. Por ejemplo, al precio p1 por unidad, los consumidores comprarían q1 unidades. Estos consumidores están beneficiándose del menor precio, inferior al de equilibrio p0. La franja vertical de la figura 14.42 tiene un área de p dq. Esta expresión también puede considerarse como la cantidad total de dinero que los consumidores gastarían comprando dq unidades de producto si el precio por unidad fuese p. Como el precio es en realidad p0, esos consumidores sólo gastan p0 dq en esas dq unidades y se benefician así mediante la cantidad p dq − p0 dq. Esta expresión puede escribirse como (p − p0)dq, que es el área de un rectángulo de ancho dq y altura p − p0. (Vea la figura 14.43). Al sumar las áreas de todos los rectángulos desde q = 0 hasta q = q0 mediante la integración definida, se tiene

q0

0

[ f (q) − p0 ] dq

De manera geométrica (vea la figura 14.44), el excedente de los consumidores se representa mediante el área situada entre la recta p = p0 y la curva de demanda p = f (q) desde q = 0 hasta q = q0. Algunos de los productores también se benefician del precio de equilibrio, puesto que están dispuestos a suministrar el producto a precios menores que p0. Bajo ciertas condiciones, la ganancia total de los productores se representa en forma geométrica en la figura 14.45, mediante el área situada entre la recta p = p0 y la curva de oferta p = g(q) desde q = 0 hasta q = q0. Esta ganancia, llamada excedente de los productores y abreviada como EP, está dada por q0 EP = [ p0 − g(q)] dq 0

EJEMPLO 1

Determinación del excedente de los consumidores y de los productores La función de demanda para un producto es p = f (q) = 100 − 0.05q donde p es el precio por unidad para q unidades. La función de oferta es p = g(q) = 10 + 0.1q Determine el excedente de los consumidores y de los productores bajo condiciones de equilibrio del mercado. Solución: Primero se debe encontrar el punto de equilibrio ( p0, q0) resolviendo el sistema formado por las funciones p = 100 − 0.05q y p = 10 + 0.1q. Por consiguiente, se igualan las dos expresiones para p y se resuelve: 10 + 0.1q = 100 − 0.05q 0.15q = 90 q = 600

682

Capítulo 14

Integración

Cuando q = 600, entonces p = 10 + 0.1(600) = 70. Así, q0 = 600 y p0 = 70. El excedente de los consumidores es EC = =

q0

[ f (q) − p0 ] dq =

0

q2 30q − 0.05 2

600

600 0

(100 − 0.05q − 70) dq

= 9000

0

El excedente de los productores es EP = =

q0 0

600

[p0 − g(q)] dq =

q2 60q − 0.1 2

600 0

0

[70 − (10 + 0.1q)] dq

= 18 000

Por lo tanto, el excedente de los consumidores es de $9000 y el de los productores es de $18 000. Ahora resuelva el problema 1 v EJEMPLO 2

Uso de franjas horizontales para encontrar el excedente de los consumidores y de los productores

La ecuación de demanda para un producto es q = f (p) =

90 −2 p

y la ecuación de oferta es q = g(p) = p − 1. Determine el excedente de los consumidores y de los productores cuando se ha establecido el equilibrio del mercado. Solución: Para determinar el punto de equilibrio, se tiene

p−1=

90 −2 p

p2 + p − 90 = 0

(p + 10)(p − 9) = 0

Así, p0 = 9, por lo que q0 = 9 − 1 = 8. (Vea la figura 14.46). Observe que la ecuación de demanda expresa a q como una función de p. Ya que el excedente de los consumidores puede considerarse como un área, ésta puede determinarse por medio de franjas horizontales de ancho dp y longitud q = f (p). Las áreas de estas franjas se suman desde p = 9 hasta p = 45 p

45 q  p1

dp EC 9 EP

90 q  p 2

1 8

q

FIGURA 14.46 Diagrama para el ejemplo 2.

Capítulo 14

mediante la integración con respecto a p: EC =

45

90 −2 p

9

Repaso

683

45

dp = (90 ln |p| − 2p)

9

= 90 ln 5 − 72 ≈ 72.85

Si se utilizan franjas horizontales para calcular el excedente de los productores, se tiene EP =

9 1

(p − 1) dp =

(p − 1)2 2

9 1

= 32

Ahora resuelva el problema 5 v

PROBLEMAS 14.10 En los problemas del 1 al 6, la primera ecuación es una ecuación de demanda y la segunda es una ecuación de oferta de un producto. En cada caso, determine el excedente de los consumidores y de los productores bajo equilibrio del mercado.

1. p = 22 − 0.8q p = 6 + 1.2q 50 3. p = q+5 q p= + 4.5 10 5. q = 100(10 − 2p) q = 50(2p − 1)

2. p = 2200 − q2 p = 400 + q2

4. p = 900 − q2 p = 10q + 300 6. q =

100 − p p q = − 10 2 7. La ecuación de demanda de un producto es q = 10 100 − p

Calcule el excedente de los consumidores bajo equilibrio del mercado que ocurre a un precio de $84. 8. La ecuación de demanda de un producto es y la ecuación de oferta es

q = 400 − p2

q +5 60 Encuentre el excedente de los productores y de los consumidores bajo equilibrio del mercado. 9. La ecuación de demanda para un producto es p = 210−q y la ecuación de oferta es p = 2q+2, donde p es el precio por unidad (en cientos) cuando se demandan o se ofrecen q unidades. p=

Determine el excedente de los consumidores, al millar de unidades más cercano, bajo equilibrio del mercado. 10. La ecuación de demanda para un producto es (p + 10)(q + 20) = 1000

y la ecuación de oferta es

q − 4p + 10 = 0

(a) Verifique, por sustitución, que el equilibrio del mercado ocurre cuando p = 10 y q = 30. (b) Determine el excedente de los consumidores bajo equilibrio del mercado. 11. La ecuación de demanda para un producto es 50q

p = 60 −

q2 + 3600

y la ecuación de oferta es

p = 10 ln(q + 20) − 26

Determine el excedente de los consumidores y de los productores bajo equilibrio del mercado. Redondee sus respuestas al entero más cercano. 12. Excedente de los productores La función de oferta para un producto está dada por la tabla siguiente, donde p es el precio por unidad en el cual se suministran q unidades al mercado: q

0

10

20

30

40

50

p

25

49

59

71

80

94

Use la regla del trapecio para estimar el excedente de los productores si el precio de venta es de $80.

Repaso del capítulo 14 Términos y símbolos importantes Sección 14.1 Sección 14.2 Sección 14.3 Sección 14.4 Sección 14.5

Diferenciales diferencial, dy, dx Integral indefinida  antiderivada integral indefinida f (x) dx signo de integral integrando variable de integración constante de integración Integración con condiciones iniciales condición inicial Más fórmulas de integración regla de la potencia para la integración Técnicas de integración división preliminar

Ejemplos Ej. 1, p. 627 Ej. 1, p. 633 Ej. 2, p. 633 Ej. 1, p. 638 Ej. 1, p. 642 Ej. 1, p. 648

684

Capítulo 14

Integración

Integral definida b integral definida a f (x) dx límites de integración Sección 14.7 Teorema fundamental del cálculo integral Teorema fundamental del cálculo integral F(x)|ba Sección 14.8 Integración aproximada regla del trapecio regla de Simpson Sección 14.9 Área entre curvas franja vertical de área franja horizontal de área Sección 14.10 Excedentes de los consumidores y los productores excedente de los consumidores excedente de los productores

Sección 14.6

Ej. 2, p. 657 Ej. 1, p. 661 Ej. 2, p. 669 Ej. 1, p. 673 Ej. 6, p. 677 Ej. 1, p. 681

Resumen Si y = f(x) es una función diferenciable de x, la diferencial dy se define mediante dy = f (x) dx

donde dx = x es un cambio en x y puede ser cualquier número real. (Así que dy es una función de dos variables, a saber, x y dx). Si dx está cerca de 0, entonces dy es una aproximación a y = f(x + dx) − f(x). y ≈ dy

Además, dy puede usarse para aproximar el valor de una función usando f(x + dx) ≈ f(x) + dy Una antiderivada de una función f es una función F tal que F (x) = f(x). Dos antiderivadas cualesquiera de f difieren cuando mucho en una constante. La antiderivada más general de f se llama integral indefinida de f y se denota por f(x) dx. Así, f (x) dx = F(x) + C

donde C es llamada la constante de integración si y sólo si F = f. Algunas fórmulas básicas de integración son: k es una constante

k dx = kx + C x a dx =

x a+1 +C a+1

1 dx = ln x + C x

a = −1 para x > 0

ex dx = ex + C kf (x) dx = k

f (x) dx

[f (x) ± g(x)] dx =

k es una constante

f (x) dx ±

g(x) dx

Otra fórmula es la regla de la potencia para integración: ua+1 + C, ua du = a+1

si a = −1

Aquí, u representa una función diferenciable de x y du es su diferencial. Al aplicar la regla de la potencia a una integral dada, es importante que la integral sea escrita de manera que coincida en forma precisa con la de la regla de la potencia. Otras fórmulas de integración son eu du = eu + C

1 du = ln |u| + C u

y

u=0

Si se conoce la razón de cambio de una función f —esto es, si f  es conocida— entonces f es una antiderivada de f . Además, si sabemos que f satisface una condición inicial, entonces es posible encontrar la antiderivada particular. Por ejemplo, si nos es dada una función de costo marginal dc/dq, entonces podemos encontrar la forma general de c mediante la integración. Esa forma implica una constante de integración. Sin embargo, cuando también se nos dan los costos fijos (esto es, los costos implicados cuando q = 0), entonces podemos determinar el valor de la constante de integración y así encontrar la función particular de costo c. De manera similar, si nos dan una función de ingreso marginal dr/dq, entonces por integración y usando el hecho de que r = 0 cuando q = 0, es posible determinar la función de ingreso particular r. Una vez conocida r, puede encontrarse la correspondiente ecuación de demanda usando la ecuación p = r/q. En este punto resulta útil revisar la notación sigma de la sección 1.5. Esta notación resulta particularmente útil en la determinación de áreas. Si f(x) ≥ 0 es continua, para encontrar el área de la región limitada por y = f(x), y = 0, x = a y x = b, se divide el intervalo [a, b] en n subintervalos de igual longitud dx = (b − a)/n. Si xi es el extremo derecho de un subintervalo arbitrario, entonces el producto f(xi)dx es el área de un rectángulo. Si se denota la suma de todas estas áreas de rectángulos para los n subintervalos mediante Sn, entonces el límite de Sn cuando n → ∞ es el área de toda la región: lím Sn = lím

n→∞

n→∞

n

i=1

f (xi ) dx = área

Si se omite la restricción de que f(x) ≥ 0, el límite anterior se define como la integral definida de f sobre [a, b]: lím

n→∞

n

i=1

f (xi ) dx =

b

a

f (x) dx

Capítulo 14

En vez de evaluar integrales definidas usando límites, puede usarse el teorema fundamental del cálculo integral. De manera matemática, b a

f (x) dx = F(x)

b a

= F(b) − F(a)

donde F es cualquier antiderivada de f. Algunas propiedades de la integral definida son b a b a

kf (x) dx = k

b a

[f (x) ± g(x)] dx =

f (x) dx b a

k es una constante,

f (x) dx ±

b a

g(x) dx

c a

f (x) dx =

b a

c

f (x) dx +

b

f (x) dx

Si f(x) ≥ 0 es continua en [a, b], entonces la integral definida puede usarse para encontrar el área de la región limitada por y = f(x), el eje x, x = a y x = b. La integral definida puede usarse también para encontrar áreas de regiones más compli-

685

cadas. En esos casos conviene dibujar una franja de área en la región. Lo anterior permite establecer la integral definida apropiada. A este respecto, tanto las franjas verticales como las horizontales tienen sus propios usos. Una aplicación de la determinación de áreas implica el excedente de los consumidores y de los productores. Suponga que el mercado disponible para un producto está en equilibrio y que (q0, p0) es el punto de equilibrio (el punto de intersección de las curvas de demanda y oferta para el producto). El excedente de los consumidores, EC, corresponde al área que va desde q = 0 hasta q = q0, limitada desde arriba por la curva de demanda y desde abajo por la recta p = p0. Así, EC =

y

Repaso

q0

0

(f (q) − p0 ) dq

donde f es la función de demanda. El excedente de los productores, EP, corresponde al área comprendida desde q = 0 hasta q = q0, limitada desde arriba por la recta p = p0 y desde abajo por la curva de oferta. Por lo tanto, EP =

q0 0

(p0 − g(q)) dq

donde g es la función de oferta.

Problemas de repaso En los problemas del 1 al 40, determine las integrales. 1. 3.

3

(x + 2x − 7) dx 12 0

5. 7. 9.

15. 17.

(9 3x + 3x ) dx

6.

3t + 8 dt

10.

1√

y(y + 1)2 dy √ √ 7 t− t dt √ 3 t 3 2t 2 dt 3 1 3 + 2t

20.

2 −2 2

3

3

0

dx

22.

(y4 + y3 + y2 + y) dy

24.

5x 5 − x 2 dx

26.

29. 31.

√

1 (x + 1)2/3

t−3 dt t2

dx

28. 30.

34.

e 5x √ dx 3x

eln x dx x2

36.

6x 2 + 4 dx ex3 +2x

33.

4 − 2x dx 7

35.

10−8 dx

37.

(1 + e2x )3 dx e−2x

38.

39.

√ 3 103x dx

40.

4x 2 − x dx x 2

3

2 3/2

(6x + 4x)(x + x ) 8x dx √ 3 3 7 − 2x 2

2 0

70

1

3e3x dx 1 + e3x dx

(2x + 1)(x 2 + x)4 dx

dx

1

3z3 dz z−1

+x √ dx 2 x

√

e

e

0

√ (2x − 3 2x + 1) dx

(x 2 + 4)2 dx x2

x 2 + 4x − 1 dx x+2

dx

2xe

−1

18

32.

0

5−x 2

dy

(0.5x − 0.1)4 dx 0.4

0

0

2x −

(y − 6)

0

7

1

301

1

16.

(e2y − e−2y ) dy

3x 3

9

14.

18.

2

1 2 + 2 x x

1

12.

+ 2 dx

x

21.

25.

4.

4 dx 5 − 3x

8.

19.

23.

dx

6x 2 − 12 dx 3 x − 6x + 1 3

0

2

6 dx (x + 5)3

11. 13.

√

2.

27.

x

√

ebx (a

c dx + e−bx )n

para n = 1 y b = 0

5x 3 + 15x 2 + 37x + 3 dx x 2 + 3x + 7

En los problemas 41 y 42, encuentre y sujeta a las condiciones dadas. x+5 41. y = e2x + 3, y(0) = − 21 42. y = , y(1) = 3 x En los problemas del 43 al 50, determine el área de la región limitada por la curva, el eje x y las rectas dadas. 43. y = x 3 , x = 0, x = 2 √ 45. y = x + 4, x = 0

44. y = 4ex ,

x = 0, x = 3

46. y = x 2 − x − 6, x = −4, x = 3 √ 47. y = 5x − x 2 48. y = 3 x, x = 8, x = 16 1 49. y = + 2, x = 1, x = 4 50. y = x 3 − 1, x = −1 x

686

Capítulo 14

Integración

En los problemas del 51 al 58, encuentre el área de la región limitada por las curvas dadas.

51. y2 = 4x,

52. y = 3x 2 −5,

x = 0, y = 2

53. y = −x(x − a), y = 0 para 0 < a 55. y = x 2 − x, 54. y = 2x2 , y = x 2 + 9 √ 56. y = x, x = 0, y = 3 57. y = ln x,

58. y = 3 − x,

x = 0,

y = 0,

y = x − 4,

x = 0, y = 4

y = 10 − x 2

y=1

y = 0,

y=3

59. Ingreso marginal Si el ingreso marginal está dado por dr 3 = 100 − 2q dq 2

determine la ecuación de demanda correspondiente. 60. Costo marginal Si el costo marginal está dado por dc = q2 + 7q + 6 dq

y los costos fijos son de $2500, determine el costo total de producir seis unidades. 61. Ingreso marginal La función de ingreso marginal de un fabricante es dr = 250 − q − 0.2q2 dq Si r es el ingreso, encuentre el incremento en el ingreso total del fabricante si la producción se incrementa de 15 a 25 unidades. 62. Costo marginal La función de costo marginal de un fabricante es dc 1000 = √ dq 3q + 70

Si c es el costo, determine el costo implicado en incrementar la producción de 10 a 33 unidades. 63. Altas hospitalarias Para un grupo de personas hospitalizadas, suponga que la razón de altas está dada por f (t) = 0.007e−0.007t

donde f(t) es la proporción de altas por día al final de t días de hospitalización. ¿Qué proporción del grupo será dada de alta al término de 100 días? 64. Gastos de un negocio Los gastos totales de un negocio para los próximos cinco años están dados por 5 0

4000e0.05t dt

Evalúe los gastos. 65. Encuentre el área de la región ubicada entre las curvas y = 9 − 2x y y = x desde x = 0 hasta x = 4. 66. Encuentre el área de la región ubicada entre las curvas y = 2x2 y y = 2 − 5x desde x = −1 hasta x = 13.

67. Excedentes de los consumidores y de los productores Para un producto, la ecuación de demanda es p = 0.01q2 − 1.1q + 30 y la ecuación de oferta es p = 0.01q2 + 8 Determine los excedentes de los consumidores y de los productores cuando se ha establecido el equilibrio de mercado. 68. Excedente de los consumidores Para un producto, la ecuación de demanda es p = (q − 4)2 y la ecuación de oferta es p = q2 + q + 7 donde p (en miles) es el precio de 100 unidades cuando q cientos de unidades son demandadas u ofrecidas. Determine el excedente de los consumidores bajo equilibrio del mercado. 69. Biología En un estudio sobre mutación genética,16 se tiene la ecuación qn n dq dt = −(u + v) q0 q − q 0 donde u y v son razones de mutación de genes, las q son frecuencias de genes y n es el número de generaciones. Suponga que todas las letras representan constantes, excepto q y t. Integre ambos lados de la ecuación y luego utilice su resultado para demostrar que n=

q0 − q 1 ln u+v qn − q

70. Flujo de un fluido En el estudio del flujo de un fluido dentro de un tubo de radio constante, R, tal como el flujo de la sangre en ciertas partes del cuerpo, se puede pensar que el tubo consiste en tubos concéntricos de radio r, donde 0 ≤ r ≤ R. La velocidad v del fluido es una función de r y está dada por17 v=

(P1 − P2 )(R2 − r 2 ) 4ηl

donde P1 y P2 son las presiones registradas en los extremos del tubo, η (letra griega “eta”) es la viscosidad del fluido y l la longitud del tubo. La razón de volumen, Q, del fluido por todo el tubo está dada por Q=

R

0

2πrv dr

πR 4 (P1 − P2 ) . Observe que R aparece como 8ηl un factor elevado a la cuarta potencia. Así, duplicar el radio del tubo tiene por efecto incrementar el flujo por un factor de 16. La fórmula utilizada para calcular la razón de volumen se llama ley de Poiseuille, en honor del fisiólogo francés Jean Poiseuille. 71. Inventario En un análisis de inventarios, Barbosa y Friedman18 hacen referencia a la función

Demuestre que Q =

g(x) =

1 k

1/x 1

kur du

16 W. B. Mather, Principles of Quantitative Genetics (Minneapolis: Burgess Publishing Company, 1964). 17 R. W. Stacy et al., Essentials of Biological and Medical Physics (Nueva York: McGraw-Hill Book Company, 1955). 18 L. C. Barbosa y M. Friedman, “Deterministic Inventory Lot Size Models— a General Root Law”, Management Science, 24, núm. 8 (1978), pp. 819-826.

Capítulo 14

Explore y amplíe

donde k y r son constantes, k > 0, r > −2 y x > 0. Verifique la afirmación de que 1 g (x) = − r+2 x

75. La ecuación de demanda para un producto es

(Sugerencia: Considere dos casos: cuando r Z −1 y cuando r = −1).

y la ecuación de oferta es

74. y = x 3 + x 2 − 5x − 3, y = x 2 + 2x + 3

En los problemas del 72 al 74, estime el área de la región limitada por las curvas dadas. Redondee sus respuestas a dos decimales.

72. y = x 3 + 9x 2 + 14x − 24, y = 0

73. y = x + x + x + 1, y = x + 2x + 1 3

2

687

2

p= √

200 q + 20

p = 2 ln(q + 10) + 5

Determine los excedentes de los consumidores y de los productores bajo equilibrio del mercado. Redondee sus respuestas al entero más cercano.

EXPLORE Y AMPLÍE Precio de envío

S

uponga que usted es fabricante de un producto cuyas ventas tienen lugar dentro de R millas alrededor de su fábrica. Suponga también que usted cobra a sus clientes el envío, a razón de s por milla, por cada unidad de producto vendido. Si m es el precio unitario en la fábrica, entonces el precio unitario p de entrega a un cliente situado a x millas de la fábrica será el precio de fábrica más el cargo por envío sx: 0≤x≤R

p = m + sx

(1)

El problema es determinar el precio promedio de entrega de las unidades vendidas.

f(t) Número de unidades vendidas dentro de x millas

x

0

t

R

(a)

f(t) Número total de unidades vendidas dentro del área de mercado

t

R

0 (b)

FIGURA 14.47

Suponga que existe una función f tal que f (t) ≥ 0 en el intervalo [0, R] y que el área bajo la gráfica de f y arriba del eje t, desde t = 0 hasta t = x, representa el número total de unidades Q vendidas a clientes ubicados dentro de un radio de x millas a partir de la fábrica. [Vea la figura 14.47(a)]. Se puede hacer referencia a f como la distribución de la demanda. Debido a que Q es una función de x y se representa mediante un área, Q(x) =

x

0

f (t) dt

En particular, el número total de unidades vendidas dentro del área de mercado es Q(R) =

R 0

f (t) dt

Número de unidades vendidas como un área.

[vea la figura 14.47(b)]. Por ejemplo, si f(t) = 10 y R = 100, entonces el número total de unidades vendidas dentro del área de mercado es Q(100) =

100 0

10 dt = 10t

100 0

= 1000 − 0 = 1000

El precio promedio A de envío está dado por A=

ingreso total número total de unidades vendidas

Como el denominador es Q(R), A puede determinarse una vez que se conoce el ingreso total. Para encontrar el ingreso total, considere primero el número de unidades vendidas en un intervalo. Si t1 < t2 [vea la figura 14.48(a)], entonces el área bajo la gráfica de f y arriba del eje t, desde t = 0 hasta t = t1, representa el número de unidades vendidas dentro de un radio de t1 millas a partir de la fábrica. De manera similar, el área bajo la gráfica de f y arriba del eje t, desde t = 0 hasta t = t2, representa

688

Capítulo 14

Integración

En consecuencia, el precio promedio A de envío está dado por

f (t )

R

A= 0

t1

R

t2

t

0

(m + st)f (t) dt Q(R)

En forma equivalente, R

(a)

A=

f (t )

0

(m + st)f (t) dt R

0

Por ejemplo, si f (t) = 10, m = 200, s = 0.25 y R = 100, entonces

(t, f (t ))

0

R

dt

R

t 0

(m + st)f (t) dt =

(b)

FIGURA 14.48

el número de unidades vendidas dentro de t2 millas desde la fábrica. Así que la diferencia entre esas áreas es geométricamente el área de la región sombreada en la figura 14.48(a) y representa el número de unidades vendidas entre t1 y t2 millas desde la fábrica, lo cual es Q(t2) − Q(t1). Por ende, t2

t1

f (t) dt

Por ejemplo, si f (t) = 10, entonces el número de unidades vendidas a clientes situados entre 4 y 6 millas de la fábrica es Q(6) − Q(4) =

6 4

10 dt = 10t

6 4

= 60 − 40 = 20

El área de la región sombreada en la figura 14.48(a) puede aproximarse mediante el área de un rectángulo [vea la figura 14.48(b)] cuya altura es f (t) y cuyo ancho es dt, donde dt = t2 − t1. Así, el número de unidades vendidas en el intervalo de longitud dt es aproximadamente igual a f(t)dt. Como el precio de cada una de esas unidades es aproximadamente m + st [a partir de la ecuación (1)], el ingreso recibido es aproximadamente (m + st) f(t)dt La suma de todos estos productos desde t = 0 hasta t = R aproxima el ingreso total. La integración definida resulta en (m + st)f (t) dt →

Así, ingreso total =

R 0

R

0

(m + st)f (t) dt

(m + st)f (t) dt

100 0

(200 + 0.25t) · 10 dt 100

= 10

Número de unidades vendidas en un intervalo.

Q(t2 ) − Q(t1 ) =

f (t) dt

0

(200 + 0.25t) dt

= 10 200t +

t2 8

100 0

10 000 = 10 20 000 + 8 = 212 500

−0

Como ya se calculó antes, R 0

f (t) dt =

100 0

10 dt = 1000

Por lo tanto, el precio promedio de envío es de 212 500/1000 = $212.50.

Problemas 1. Si f (t) = 100 − 2t, determine el número de unidades vendidas a clientes localizados (a) dentro de un radio de 5 millas desde la fábrica y (b) entre 20 y 25 millas desde la fábrica. 2. Si f (t) = 40 − 0.5t, m = 50, s = 0.20 y R = 80, determine (a) el ingreso total, (b) el número total de unidades vendidas y (c) el precio promedio de envío. 3. Si f (t) = 900 − t2, m = 100, s = 1 y R = 30, determine (a) el ingreso total, (b) el número total de unidades vendidas y (c) el precio promedio de envío. Si desea, utilice una calculadora gráfica. 4. En el mundo real, ¿cómo hacen los vendedores de cosas como libros o ropa para determinar los cobros por envío de un pedido? (Visite a un comerciante en línea para determinarlo). ¿Usted cómo podría calcular el precio promedio de envío de sus productos? ¿El procedimiento es fundamentalmente distinto del visto en esta aplicación práctica?

15 15.1 Integración por partes 15.2 Integración mediante fracciones parciales 15.3 Integración por medio de tablas 15.4 Valor promedio de una función 15.5 Ecuaciones diferenciales 15.6 Más aplicaciones de ecuaciones diferenciales 15.7 Integrales impropias Repaso del capítulo 15 EXPLORE Y AMPLÍE

Dietas

Métodos y aplicaciones de la integración

A

hora se sabe cómo determinar la derivada de una función y, en algunos casos, se conoce cómo encontrar una función a partir de su derivada mediante la integración. Sin embargo, el proceso de integración no siempre es directo. Suponga que se modela la desaparición gradual de una sustancia química usando las ecuaciones M = −0.004t y M(0) = 3000, donde la cantidad M, en gramos, es una función del tiempo t en días. Este problema de condición inicial se resuelve con facilidad por medio de integración con respecto a t e identificando la constante de integración. El resultado es M = −0.002t2 + 3000. Pero, ¿qué pasa si, en lugar de esto, la desaparición de la sustancia se modelara por medio de las ecuaciones M = −0.004M y M(0) = 3000? El simple reemplazo de t por M en la primera ecuación cambia el carácter del problema. Aún no se ha estudiado cómo encontrar una función cuando su derivada está descrita en términos de la misma función. En la sección Explore y amplíe del capítulo 13 fue planteada una situación similar que involucra una ecuación con P de un lado y la derivada de P en el otro. Allí se usó una aproximación para resolver el problema. En este capítulo aprenderemos un método que produce una solución exacta para algunos problemas de este tipo. Las ecuaciones de la forma y = ky, donde k es constante, son especialmente comunes. Cuando y representa la cantidad de sustancia radiactiva, y = ky puede representar la tasa de su desaparición por decaimiento radiactivo. Y si y es la temperatura de un pollo recién sacado del horno o que se acaba de meter al congelador, entonces una fórmula, conocida como ley de enfriamiento de Newton, puede utilizarse para describir el cambio en la temperatura interna del pollo a lo largo del tiempo. La ley de Newton, que se analizará en este capítulo, podría usarse para recomendar procedimientos en la cocina de un restaurante de modo que los alimentos propensos a contaminación a través de crecimiento bacterial no permanezcan mucho tiempo en una zona de temperatura peligrosa (40 a 140 °F). (A este respecto, el crecimiento bacterial también sigue una ley del tipo y = ky).

689

690

Capítulo 15

Métodos y aplicaciones de la integración

Objetivo

15.1 Integración por partes1

Desarrollar y aplicar la fórmula para la integración por partes.

Muchas integrales no se pueden encontrar con los métodos que se han estudiado hasta ahora. Sin embargo, hay modos de cambiar ciertas integrales a formas más fáciles de integrar. Se analizarán dos de estos métodos: la integración por partes y (en la sección 15.2), la integración mediante fracciones parciales. Si u y v son funciones diferenciables de x, por la regla del producto, se tiene (uv) = uv + vu Al reordenar los términos resulta uv = (uv) − vu Integrando ambos lados con respecto a x, se obtiene (uv) dx −

uv dx =

vu dx

(1)

Para (uv) dx , debe encontrarse una función cuya derivada con respecto a x sea (uv) . Queda claro que uv es esa función. Por lo tanto, (uv) dx = uv + C1 y la ecuación (1) se convierte en uv dx = uv + C1 − vu dx Al absorber a C1 en la constante de integración para vu dx y reemplazarvuv dx por dv y vu u dx por du, se obtiene la fórmula para la integración por partes: Fórmula para la integración por partes

u dv = uv −

v du

(2)

Esta fórmula expresa una integral, u dv en términos de otra integral, v du, que puede ser más fácil de encontrar. Para aplicar la fórmula a una integral dada f (x)dx, se debe escribir f (x)dx como el producto de dos factores (o partes) seleccionando una función u y una diferencial dv tales que f (x)dx = u dv. Sin embargo, para que la fórmula sea útil, se debe tener la capacidad de integrar la parte seleccionada como dv. Para ilustrar esto, considere xex dx

Esta integral no puede determinarse mediante las fórmulas de integración previas. Una manera de escribir xex dx en la forma u dv es haciendo u=x y dv = ex dx Para aplicar la fórmula de la integración por partes, se deben encontrar du y v: Así,

y

du = dx xex dx =

v=

ex dx = ex + C1

u dv

= uv −

v du

= x(ex + C1 ) −

(ex + C1 ) dx

= xex + C1 x − ex − C1 x + C

= xex − ex + C

= ex (x − 1) + C

1Esta

sección puede omitirse sin pérdida de continuidad.

Sección 15.1

Integración por partes

691

La primera constante, C1, no aparece en la respuesta final. Es fácil probar que la constante involucrada al encontrar v a partir de dv siempre se separará, por ello, a partir de ahora esta constante no se escribirá al determinar v. Cuando se usa la fórmula de integración por partes, algunas veces la mejor selección de u y dv puede no ser obvia. En algunos casos, una selección puede ser tan buena como la otra; en otros, sólo una selección puede ser la adecuada. El discernimiento para hacer una buena selección (si ésta existe) se adquiere con la práctica y, desde luego, mediante prueba y error. AP LÍ Q U E LO u 1. Se estima que las ventas mensuales de un teclado para computadora disminuyen a una tasa de S (t) = −4te0.1t teclados por mes, donde t es el tiempo en meses y S(t) es el número de teclados vendidos cada mes. Si ahora se venden 5000 teclados (S(0) = 5000), encuentre S(t).

EJEMPLO 1

Integración por partes

ln x √ dx mediante integración por partes. x Solución: Se prueba 1 u = ln x y dv = √ dx x Entonces 1 v = x −1/2 dx = 2x 1/2 du = dx y x Así, 1 ln x √ dx = u dv = uv − v du x √ 1 = ( ln x)(2 x) − (2x 1/2 ) dx x √ = 2 x ln x − 2 x −1/2 dx Encuentre

√ √ = 2 x ln x − 2(2 x) + C √ = 2 x[ ln (x) − 2] + C

x 1/2 =

√ x

Ahora resuelva el problema 3 v En el ejemplo 2 se muestra cómo puede hacerse una mala elección de u y dv. Si una elección no funciona, puede haber otra que sí lo haga.

EJEMPLO 2 Evalúe

2 1

Integración por partes

x ln x dx.

Solución: Como la integral no se ajusta a una forma conocida, se intentará la integración

por partes. Sea u = x y dv = ln x dx. Entonces du = dx, pero v = ln x dx no es evidente por inspección. Así que se hará una selección diferente para u y dv. Sean u = ln x y dv = x dx Entonces x2 1 v = x dx = du = dx y x 2 Por lo tanto, 2 2 2 x2 x2 1 x ln x dx = ( ln x) − dx 2 1 2 x 1 1 = ( ln x) =

x 2 ln x 2

x2 2

2 1

−

2 1

1 2

2

1 2

1

x2 2

1

−

x dx

2

3 4 Ahora resuelva el problema 5 v

= (2 ln 2 − 0) − 1 −

1 4

= 2 ln 2 −

692

Capítulo 15

Métodos y aplicaciones de la integración

EJEMPLO 3 Determine

Integración por partes donde u es el integrando completo

ln y dy.

Solución: No es posible integrar ln y con los métodos previos, por lo que se tratará de

integrar por partes. Sea u = ln y y dv = dy. Entonces du = (1/y)dy y v = y. Así, se tiene ln y dy = ( ln y)(y) − = y ln y −

1 dy y

y

dy = y ln y − y + C

= y[ ln (y) − 1] + C

Ahora resuelva el problema 37 v Antes de intentar la integración por partes, se debe ver si este procedimiento es realmente necesario. En ocasiones la integral puede resolverse mediante una técnica básica, como se ilustra en el ejemplo 4. EJEMPLO 4 Determine

Forma de integración básica 2

xex dx. eu du.

Solución: Esta integral puede ajustarse a la forma

ADVERTENCIA Recuerde también las formas de integración más simples. Aquí no es necesaria la integración por partes.

2

1 2 ex (2x dx) 2 1 eu du donde u = x 2 = 2 1 1 2 = e u + C = ex + C 2 2

xex dx =

Ahora resuelva el problema 17 v En ocasiones la integración por partes debe usarse más de una vez, como se muestra en el ejemplo siguiente. APL Í Q U E LO u 2. Suponga que una población de bacterias crece a una tasa de P (t) = 0.1t(ln t)2 Encuentre la forma general de P(t).

EJEMPLO 5 Determine

Aplicación de la integración por partes dos veces

x 2 e2x+1 dx.

Solución: Sea u = x 2 y dv = e2x+1 dx. Entonces du = 2x dx y v = e2x+1 /2.

x 2 e2x+1 − 2 x 2 e2x+1 = − 2

e2x+1 (2x dx) 2

x 2 e2x+1 dx =

xe2x+1 dx

Para encontrar xe2x+1 dx, se usará de nuevo la integración por partes. Aquí, sea u = x y dv = e2x+1 dx. Entonces du = dx y v = e2x+1/2 y se tiene xe2x+1 dx = =

xe2x+1 − 2

e2x+1 dx 2

e2x+1 xe2x+1 − + C1 2 4

Integración por partes

Sección 15.1

Así, x 2 e2x+1 dx = =

x 2 e2x+1 xe2x+1 e2x+1 − + +C 2 2 4

e2x+1 2

x2 − x +

1 2

693

donde C = −C1

+C

Ahora resuelva el problema 23 v

PROBLEMAS 15.1 30. Encuentre

1. Al aplicar la integración por partes a

ln (x +

xe3x+1 dx

3.

xe−x dx

4.

xeax dx

5.

y3 ln y dy

6.

x 2 ln x dx

7.

ln (4x) dx

8.

t dt et

9.

√ x ax + b dx

10.

x dx (5x + 2)3

11.

ln x dx x2

13. 15. 17. 19. 21.

2 1 1 0 8 5

4xe2x dx

12x dx √ 1 + 4x

ln (x + 1) dx 2(x + 1)

12.

2x + 7 dx e3x

14. 16.

for a = 0

2 1

2xe−3x dx 3x 3

xe−x dx

18.

4x dx √ 9−x

dx √ 4 − x2

20.

( ln x)2 dx

2

3(2x − 2) ln (x − 2) dx

22.

xex dx (x + 1)2 4√ x ln (x 9 ) dx

23.

x e dx

24.

25.

(x − e−x )2 dx

26.

x 2 e3x dx

27.

x 3 ex dx

28.

x 5 ex dx

29.

(ex + x)2 dx

2 x

2

1

x 2 + 1)] = √

1

x2

1

31. Encuentre el área de la región limitada por el eje x, la curva y = ln x y la recta x = e3. 32. Encuentre el área de la región limitada por el eje x y la curva y = x2ex entre x = 0 y x = 1. 33. Encuentre el área de la región limitada por el eje x y la curva y = x2 ln x entre x = 1 y x = 2. 34. Excedente de los consumidores Suponga que la ecuación de demanda para el producto de un fabricante está dada por

mediante la selección de u = x y dv = e3x+1 dx. En los problemas del 3 al 29, encuentre las integrales.

x 2 + 1) dx. Sugerencia: Muestre que

d [ ln (x + dx

f (x) dx

un estudiante encontró que u = x, du = dx, dv = (x + 5)1/2 y v = 23 (x + 5)3/2 . Use esta información para encontrar f (x) dx. 2. Use la integración por partes para encontrar

√

p = 5(q + 5)e−(q+5)/5 donde p es el precio por unidad cuando se demandan q unidades. Suponga que el equilibrio de mercado ocurre cuando q = 7. Determine el excedente de los consumidores bajo equilibrio del mercado. 35. Ingreso Suponga que el ingreso total r y el precio por unidad p son funciones diferenciables de la función de producción q. (a) Use integración por partes para demostrar que p dq = r −

q

dp dq dq

(b) Utilice el inciso (a) para demostrar que p+q

r=

dp dq

dq

(c) Utilice el inciso (b) para demostrar que r(q0 ) =

q0

0

p+q

(Sugerencia: Revise la sección 14.7).

dp dq

dq

36. Suponga que f es una función diferenciable. Aplique la integración por partes a f (x)ex dx para demostrar que f (x)ex dx +

f (x)ex dx = f (x)ex + C

Por consiguiente,

[f (x) + f (x)]ex dx = f (x)ex + C

37. Suponga que f tiene una inversa y que F = f. Use la integración por partes para desarrollar una fórmula útil para f −1(x) dx en términos de F y f −1. [Sugerencia: Revise el ejemplo 3. Ahí se utilizó la idea que se requiere ahora, para el caso especial de f (x) = ex]. Si f −1(a) = c y f −1(b) = d, demuestre que b

2

a

f −1 (x) dx = bd − ac −

d

f (x) dx c

Para 0 < a < b y f−1 > 0 en [a, b], dibuje un diagrama que ilustre la última ecuación.

694

Capítulo 15

Métodos y aplicaciones de la integración

Objetivo

15.2 Integración mediante fracciones parciales2

Mostrar cómo se integra una función racional propia expresándola primero como una suma de sus fracciones parciales.

Recuerde que una función racional es un cociente de polinomios N(x)/D(x) y que es propia si N y D no tienen un factor polinomial común y el grado del numerador N es menor que el grado del denominador D. Si N/D no es una función racional propia, entonces podemos usar la división larga para dividir N(x) entre D(x): Q(x) D(x) N(x) .. . R(x)

entonces

R(x) N(x) = Q(x) + D(x) D(x)

Aquí el cociente Q(x) y el residuo R(x) también son polinomios y R(x) es el polinomio 0 constante o bien el grado de R(x) es menor que el de D(x). Por lo tanto, R/D es una función racional propia. Como N(x) dx = D(x)

Q(x) +

R(x) D(x)

dx =

Q(x) dx +

R(x) dx D(x)

y ya se sabe cómo integrar un polinomio, deducimos que la tarea de integrar funciones racionales se reduce a integrar funciones racionales propias. Es necesario enfatizar que la técnica a describir aquí requiere de una función racional propia, de manera que el paso de la división larga no es opcional. Por ejemplo, 2x 4 − 3x 3 − 4x 2 − 17x − 6 dx = x 3 − 2x 2 − 3x

2x + 1 +

= x2 + x +

Factores lineales distintos

Ahora se considera

4x 2 − 14x − 6 x 3 − 2x 2 − 3x

dx

4x 2 − 14x − 6 dx x 3 − 2x 2 − 3x

4x 2 − 14x − 6 dx x 3 − 2x 2 − 3x

Es indispensable que el denominador se exprese en forma factorizada: 4x 2 − 14x − 6 dx x(x + 1)(x − 3)

Observe que en este ejemplo el denominador consiste sólo en factores lineales y que cada factor se presenta exactamente una vez. Puede demostrarse que a cada factor x − a le corresponde una fracción parcial de la forma A A es una constante x−a tal que el integrando es la suma de las fracciones parciales. Si se tienen n factores lineales distintos, se tendrán n fracciones parciales, cada una de las cuales resulta fácilmente integrable. Aplicando estos hechos, se puede escribir A B C 4x 2 − 14x − 6 = + + (1) x(x + 1)(x − 3) x x+1 x−3 Para determinar las constantes A, B y C, primero se combinan los términos en el lado derecho: 4x 2 − 14x − 6 A(x + 1)(x − 3) + Bx(x − 3) + Cx(x + 1) = x(x + 1)(x − 3) x(x + 1)(x − 3) 2Esta

sección puede omitirse sin pérdida de continuidad.

Sección 15.2

Integración mediante fracciones parciales

695

Como los denominadores de ambos lados son iguales, sus numeradores se pueden igualar: 4x 2 − 14x − 6 = A(x + 1)(x − 3) + Bx(x − 3) + Cx(x + 1)

(2)

Aunque la ecuación (1) no está definida para x = 0, x = −1 y x = 3, se desea encontrar valores para A, B y C que hagan verdadera la ecuación (2) para todos los valores de x, de manera que los dos lados de la ecuación proporcionen ecuaciones iguales. Al hacer sucesivamente a x igual a tres números cualesquiera diferentes en la ecuación (2), se obtiene un sistema de ecuaciones del que se puede despejar A, B y C. En particular, el trabajo puede simplificarse dándole a x los valores de las raíces de D(x) = 0; en este caso, x = 0, x = −1 y x = 3. Usando la ecuación (2) se tiene, para x = 0, −6 = A(1)(−3) + B(0) + C(0) = −3A,

por lo que A = 2

12 = A(0) + B(−1)(−4) + C(0) = 4B,

por lo que B = 3

Si x = −1, Si x = 3, −12 = A(0) + B(0) + C(3)(4) = 12C,

por lo que C = −1

Entonces, la ecuación (1) se convierte en

Por consiguiente,

2 3 1 4x 2 − 14x − 6 = + − x(x + 1)(x − 3) x x+1 x−3

4x 2 − 14x − 6 dx = x(x + 1)(x − 3) =2

2 3 1 + − x x+1 x−3

dx +3 x

dx − x+1

dx dx x−3

= 2 ln |x| + 3 ln |x + 1| − ln |x − 3| + C Para la integral original, ahora se puede establecer que 2x 4 − 3x 3 − 4x 2 − 17x − 6 dx = x 2 + x + 2 ln |x| + 3 ln |x + 1| − ln |x − 3| + C x 3 − 2x 2 − 3x

Un método alternativo para determinar A, B y C implica desarrollar el lado derecho de la ecuación (2) y agrupar términos semejantes: 4x 2 − 14x − 6 = A(x 2 − 2x − 3) + B(x 2 − 3x) + C(x 2 + x)

= Ax 2 − 2Ax − 3A + Bx 2 − 3Bx + Cx 2 + Cx

4x 2 − 14x − 6 = (A + B + C)x 2 + (−2A − 3B + C)x + (−3A)

Para que esta última ecuación exprese una igualdad de funciones, los coeficientes de las potencias correspondientes de x deben ser iguales en ambos lados de la ecuación:   4=A+B+C −14 = −2A − 3B + C  −6 = −3A Resolviendo el sistema, se tiene que A = 2, B = 3 y C = −1, igual que antes.

696

Capítulo 15

Métodos y aplicaciones de la integración

APL Í Q U E LO u 3. El ingreso marginal para una compañía que fabrica q radios por sema5(q + 4) na esta dado por r (q) = 2 q + 4q + 3 donde r(q) es el ingreso en miles. Encuentre la ecuación para r(q).

EJEMPLO 1 Determine

Factores lineales distintos

2x + 1 usando fracciones parciales. 3x 2 − 27

Solución: Como el grado del numerador es menor que el grado del denominador, no es

necesaria la división larga. La integral puede escribirse como 1 3

2x + 1 dx x2 − 9

Al expresar (2x + 1)/(x2 − 9) como una suma de fracciones parciales, se tiene 2x + 1 2x + 1 A B = = + 2 x −9 (x + 3)(x − 3) x+3 x−3 Combinando términos e igualando los numeradores resulta 2x + 1 = A(x − 3) + B(x + 3)

Si x = 3, entonces Si x = −3, entonces

7 = 6B,

por lo que B =

−5 = −6A,

Así,

2x + 1 1 dx = 2 3x − 27 3 =

1 3

7 6

por lo que A =

5 6

dx + x+3

5 6

7 6

dx x−3

5 7 ln |x + 3| + ln |x − 3| + C 6 6 Ahora resuelva el problema 1 v

Factores lineales repetidos Si el denominador de N(x)/D(x) sólo contiene factores lineales, algunos de los cuales están repetidos, entonces a cada factor (x − a)k, donde k es el número máximo de veces que se presenta x − a como factor, le corresponderá la suma de k fracciones parciales: B K A + + ··· + x − a (x − a)2 (x − a)k EJEMPLO 2 Determine

Factores lineales repetidos

6x 2 + 13x + 6 dx usando fracciones parciales. (x + 2)(x + 1)2

Solución: Como el grado del numerador, a saber, 2, es menor que el denominador, 3, no

es necesaria la división larga. En el denominador, el factor lineal x + 2 aparece una vez y el factor lineal x + 1 aparece dos veces. Se deberán determinar entonces tres fracciones parciales y tres constantes, así que se tiene B C A 6x 2 + 13x + 6 + + = 2 (x + 2)(x + 1) x + 2 x + 1 (x + 1)2

6x 2 + 13x + 6 = A(x + 1)2 + B(x + 2)(x + 1) + C(x + 2)

Seleccionamos x = −2, x = −1 y, por conveniencia, x = 0. Para x = −2 se tiene 4=A Si x = −1, entonces −1 = C

Sección 15.2

Si x = 0, entonces

Integración mediante fracciones parciales

697

6 = A + 2B + 2C = 4 + 2B − 2 = 2 + 2B

4 = 2B

Por lo tanto,

2=B

6x 2 + 13x + 6 dx = 4 (x + 2)(x + 1)2

dx +2 x+2

dx − x+1

dx (x + 1)2 1 = 4 ln |x + 2| + 2 ln |x + 1| + +C x+1 1 +C = ln [(x + 2)4 (x + 1)2 ] + x+1

La última línea de la ecuación anterior es de alguna forma opcional (dependiendo de para qué se requiera la integral). Solamente ilustra que en problemas de este tipo, con frecuencia los logaritmos pueden combinarse. Ahora resuelva el problema 5 v

Factores cuadráticos irreducibles distintos Suponga que un factor cuadrático x2 + bx + c ocurre en D(x) y que no puede expresarse como un producto de dos factores lineales con coeficientes reales. Se dice que tal factor es un factor cuadrático irreducible en los números reales. A cada factor cuadrático irreducible distinto que ocurre sólo una vez en D(x), le corresponderá una fracción parcial de la forma Ax + B 2 x + bx + c Observe que incluso después de haber expresado una función racional en términos de fracciones parciales, todavía puede resultar imposible integrar utilizando solamente las funciones básicas que se estudian en este libro. Por ejemplo, un factor cuadrático irreducible muy simple es x2 + 1 y aún así 1 dx dx = = tan−1 x + C 2 2 x +1 x +1

donde tan−1 es la inversa de la función trigonométrica tan cuando tan se restringe a (−π/2, π/2). En este libro no se analizan las funciones trigonométricas, pero cualquier buena calculadora tiene una tecla para calcular tan−1, tal como usted mismo puede comprobar. EJEMPLO 3 Determine

Integral con un factor cuadrático irreducible distinto

−2x − 4 dx usando fracciones parciales. x3 + x2 + x

Solución: Como x3 + x2 + x = x(x2 + x + 1), se tiene el factor lineal x y el factor cuadrá-

tico x2 + x + 1, que no parece factorizable a simple vista. Si fuera factorizable en (x − r1) (x − r2), con r1 y r2 reales, entonces r1 y r2 serían las raíces de la ecuación x2 + x + 1 = 0. Por medio de la fórmula cuadrática, las raíces son √ −1 ± 1 − 4 x= 2

Como no se tienen raíces reales, se concluye que x2 + x + 1 es irreducible. Así, habrá dos fracciones parciales y tres constantes que determinar. Se tiene A Bx + C −2x − 4 = + 2 2 x(x + x + 1) x x +x+1 2 −2x − 4 = A(x + x + 1) + (Bx + C)x = Ax 2 + Ax + A + Bx 2 + Cx

0x 2 − 2x − 4 = (A + B)x 2 + (A + C)x + A

698

Capítulo 15

Métodos y aplicaciones de la integración

Al igualar los coeficientes de potencias iguales de x, se obtiene   0=A+B −2 = A + C −4 = A

Al resolver el sistema se obtiene A = −4, B = 4 y C = 2. Por consiguiente, −4 4x + 2 dx + 2 x x +x+1 dx 2x + 1 = −4 +2 dx 2 x x +x+1

−2x − 4 dx = x(x 2 + x + 1)

Ambas integrales tienen la forma

du , por lo que u

−2x − 4 dx = −4 ln |x| + 2 ln |x 2 + x + 1| + C x(x 2 + x + 1) = ln

(x 2 + x + 1)2 +C x4

Ahora resuelva el problema 7 v

Factores cuadráticos irreducibles repetidos Suponga que D(x) contiene factores de la forma (x2 + bx + c)k, donde k es el número máximo de veces que ocurre el factor irreducible x2 + bx + c. Entonces, a cada uno de tales factores le corresponde una suma de k fracciones parciales de la forma x2

EJEMPLO 4 Determine

C + Dx M + Nx A + Bx + 2 + ··· + 2 2 + bx + c (x + bx + c) (x + bx + c)k

Factores cuadráticos irreducibles repetidos

x5 dx usando fracciones parciales. (x 2 + 4)2

Solución: Como el numerador tiene grado 5 y el denominador grado 4, primero se utiliza

la división larga, lo que resulta en 8x 3 + 16x x5 x − = x 4 + 8x 2 + 16 (x 2 + 4)2

El factor cuadrático x2 + 4 presente en el denominador de (8x3 + 16x)/(x2 + 4)2 es irreducible y ocurre dos veces como factor. Así, a (x2 + 4)2 le corresponden dos fracciones parciales y se deben determinar cuatro coeficientes. De acuerdo con esto, se establece

y se obtiene

Cx + D 8x 3 + 16x Ax + B + 2 = 2 (x 2 + 4)2 x +4 (x + 4)2 8x 3 + 16x = (Ax + B)(x 2 + 4) + Cx + D

8x 3 + 0x 2 + 16x + 0 = Ax 3 + Bx 2 + (4A + C)x + 4B + D

Al igualar los coeficientes de las potencias iguales de x, se obtiene  8=A   0=B  16 = 4A + C 0 = 4B + D

Integración mediante fracciones parciales

Sección 15.2

699

Al resolver el sistema tenemos que A = 8, B = 0, C = −16 y D = 0. Por lo tanto, x5 dx = (x 2 + 4)2 =

x−

8x 16x − 2 + 4 (x + 4)2

x2

x dx − 4

2x dx + 8 x2 + 4

dx 2x dx (x 2 + 4)2

du En la línea precedente, la segunda integral tiene la forma y la tercera integral tiene la u du forma De modo que . So u2 x5 x2 8 − 4 ln (x 2 + 4) − 2 +C = 2 2 (x + 4) 2 x +4

Ahora resuelva el problema 27 v

ADVERTENCIA También busque las soluciones simples.

A partir de los ejemplos resueltos, usted debe haber deducido que el número de constantes necesarias para expresar N(x)/D(x) por medio de fracciones parciales es igual al grado de D(x), si asume que N(x)/D(x) define una función racional propia. Ciertamente, éste es el caso. Observe también que la representación de una función racional propia por medio de fracciones parciales es única; esto es, sólo hay una posible opción para las constantes. Además, independientemente de la complejidad del polinomio D(x), éste siempre puede expresarse (teóricamente) como un producto de factores lineales y cuadráticos irreducibles con coeficientes reales. EJEMPLO 5

AP LÍ Q U E LO u 4. La tasa de cambio con respecto al tiempo t (en años) de la población que vota en una ciudad se estima como 300t 3 V (t) = 2 . Encuentre la forma t +6 general de V(t).

Encuentre

x2

Una integral que no requiere fracciones parciales 2x + 3 dx. + 3x + 1

Solución: Esta integral tiene la forma

x2

1 du . Así, u

2x + 3 dx = ln |x 2 + 3x + 1| + C + 3x + 1 Ahora resuelva el problema 17 v

PROBLEMAS 15.2 En los problemas del 1 al 8, exprese la función racional dada en términos de fracciones parciales. Tome en cuenta cualquier división preliminar que sea necesaria. 10x x+5 1. f (x) = 2 2. f (x) = 2 x + 7x + 6 x −1 2x 2 x 2 + 5x + 6 3x − 1 5. f (x) = 2 x − 2x + 1 3. f (x) =

7. f (x) =

x2 + 3 x3 + x

2x 2 − 15 x 2 + 5x 2x + 3 6. f (x) = 2 x (x − 1) 4. f (x) =

8. f (x) =

3x 2 + 5 (x 2 + 4)2

En los problemas del 9 al 30, determine las integrales. 5x − 2 15x + 5 9. dx 10. dx x2 − x x 2 + 5x x + 10 2x − 1 11. dx 12. dx 2 2 x −x−2 x − x − 12 3x 3 − 3x + 4 7(4 − x 2 ) 13. dx 14. dx 4x 2 − 4 (x − 4)(x − 2)(x + 3)

15. 17. 18. 19. 21. 23. 25. 27.

19x 2 − 5x − 36 dx 2x 3 − 2x 2 − 12x

16.

2(3x 5 + 4x 3 − x) dx x 6 + 2x 4 − x 2 − 2

x 4 − 2x 3 + 6x 2 − 11x + 2 dx x 3 − 3x 2 + 2x 2x 2 − 5x − 2 dx (x − 2)2 (x − 1) 2(x 2 + 8) dx x 3 + 4x

20. 22.

−x 3 + 8x 2 − 9x + 2 dx 24. (x 2 + 1)(x − 3)2 7x 3 + 24x dx (x 2 + 3)(x 2 + 4) 3x 3 + 8x dx (x 2 + 2)2

26. 28.

4−x dx x4 − x2

5x 3 + x 2 + x − 3 dx x4 − x3 4x 3 − 3x 2 + 2x − 3 dx (x 2 + 3)(x + 1)(x − 2) 5x 4 + 9x 2 + 3 dx x(x 2 + 1)2

12x 3 + 20x 2 + 28x + 4 dx 3(x 2 + 2x + 3)(x 2 + 1) x3

3x 2 − 8x + 4 dx − 4x 2 + 4x − 6

700 29.

Capítulo 15 1 0

Métodos y aplicaciones de la integración

2 − 2x dx 2 x + 7x + 12

30.

1 0

x 2 + 5x + 5 dx x 2 + 3x + 2

32. Excedente de los consumidores La ecuación de demanda para el producto de un fabricante está dada por 200(q + 3) p= 2 q + 7q + 6

31. Encuentre el área de la región limitada por la gráfica de y=

6(x 2 + 1) (x + 2)2

donde p es el precio por unidad cuando se demandan q unidades. Suponga que el equilibrio de mercado ocurre en el punto (q, p) = (10 325/22). Determine el excedente de los consumidores bajo equilibrio de mercado.

y el eje x desde x = 0 hasta x = 1.

Objetivo

15.3 Integración por medio de tablas

Ilustrar el uso de la tabla de integrales del apéndice B.

Ciertas formas de integrales que se presentan con frecuencia pueden encontrarse en tablas estándar de fórmulas de integración.3 En el apéndice B aparece una tabla corta cuyo uso se ilustrará en esta sección. Una integral dada puede tener que transformarse a una forma equivalente para que se ajuste a una fórmula de la tabla. La forma equivalente debe concordar exactamente con la fórmula. En consecuencia, los pasos que se realicen para obtener la forma equivalente deben escribirse con cuidado en vez de hacerlos mentalmente. Antes de proseguir con los ejercicios que requieran de tablas, se recomienda estudiar cuidadosamente los ejemplos de esta sección. En los ejemplos siguientes, los números de las fórmulas se refieren a los de la tabla de integrales seleccionadas que se proporciona en el apéndice B. EJEMPLO 1 Encuentre

Integración por medio de tablas

x dx (2 + 3x)2

Solución: Al revisar la tabla, se identifica el integrando con la fórmula (7): u du 1 a = 2 ln |a + bu| + +C (a + bu)2 b a + bu

Ahora veamos si es posible hacer coincidir de manera exacta el integrando dado con el de la fórmula. Si se reemplaza x por u, 2 por a y 3 por b, entonces du = dx y, por sustitución, se tiene u du 1 a x dx = = 2 ln |a + bu| + +C 2 2 (2 + 3x) (a + bu) b a + bu Volviendo a la variable x y reemplazando a por 2 y b por 3, se obtiene 1 2 x dx = ln |2 + 3x| + 2 (2 + 3x) 9 2 + 3x

+C

Note que la respuesta debe darse en términos de x, que es la variable original de integración. Ahora resuelva el problema 5 v EJEMPLO 2 Encuentre

Integración por medio de tablas

x 2 x 2 − 1 dx.

Solución: Esta integral se identifica con la fórmula (24):

u 2 a4 (2u ± a2 ) u2 ± a2 − ln |u + u2 ± a2 | + C 8 8 En la fórmula anterior, si usamos el signo inferior del símbolo dual “±” en el lado izquierdo, entonces deberá usarse también el signo inferior de los símbolos duales en el lado derecho. u2 u2 ± a2 du =

3Vea,

por ejemplo, W. H. Beyer (ed.), CRC Standard Mathematical Tables and Formulae, 30a. ed. (Boca Ratón, Florida: CRC Press, 1996).

Sección 15.3

Integración por medio de tablas

701

En la integral original, se hace u = x y a = 1. Entonces du = dx y, por sustitución, la integral se convierte en x 2 x 2 − 1 dx =

Como u = x y a = 1,

=

u2 u2 − a2 du a4 u 2 (2u − a2 ) u2 − a2 − ln |u + 8 8

x 2 x 2 − 1 dx =

Este ejemplo, así como los ejemplos 4, 5 y 7, muestra cómo ajustar una integral de modo que se adecue a una de la tabla.

EJEMPLO 3

u2 − a2 | + C

x 2 1 (2x − 1) x 2 − 1 − ln |x + x 2 − 1| + C 8 8 Ahora resuelva el problema 17 v

Integración por medio de tablas

dx . √ x 16x 2 + 3 Solución: El integrando puede identificarse con la fórmula (28): √ du u2 + a2 − a 1 = ln +C √ a u u u2 + a2

Encuentre

√ Al hacer u = 4x y a = 3, resulta que du = 4 dx. Observe con cuidado cómo, al insertar 4 en el numerador y en el denominador, se transforma la integral dada a una forma equivalente que coincide con la fórmula (28): x

√

dx

16x 2

+3

=

(4 dx)

√

=

√

du

u u2 + a2 (4x) (4x)2 + ( 3 )2 √ 1 u2 + a2 − a = ln +C a u √ √ 1 16x 2 + 3 − 3 = √ ln +C 4x 3

Ahora resuelva el problema 7 v EJEMPLO 4

Integración por medio de tablas

dx . x 2 (2 − 3x 2 )1/2 Solución: El integrando se identifica con la fórmula (21): √ a2 − u2 du =− +C √ a2 u u2 a2 − u2 √ √ Haciendo u = 3x y a2 = 2 , se tiene du = 3 dx . De modo que al insertar dos factores de √ 3 en el numerador y el denominador de la integral original, se tiene √ √ √ dx ( 3 dx) du = 3 = 3 √ √ 2 2 1/2 2 (a2 − u2 )1/2 2 2 1/2 x (2 − 3x ) u ( 3x) [2 − ( 3x) ] √ √ √ √ a2 − u2 2 − 3x 2 = 3 − + C = 3 − +C √ a2 u 2( 3x) Encuentre

=−

√

2 − 3x 2 +C 2x

Ahora resuelva el problema 35 v

702

Capítulo 15

Métodos y aplicaciones de la integración

EJEMPLO 5 Encuentre

Integración por medio de tablas

7x 2 ln (4x) dx.

Solución: Esto es similar a la fórmula (42) con n = 2:

un+1 ln u un+1 +C − n+1 (n + 1)2 Si hacemos u = 4x, entonces du = 4 dx. Por consiguiente, 7 7x 2 ln (4x) dx = 3 (4x)2 ln (4x)(4 dx) 4 un ln u du =

= =

7 64 7 64

= 7x 3 =

EJEMPLO 6 Encuentre

u2 ln u du =

7 64

u3 ln u u3 − 3 9

(4x)3 ln (4x) (4x)3 − 3 9 ln (4x) 1 − 3 9

+C

+C

+C

7x 3 (3 ln (4x) − 1) + C 9 Ahora resuelva el problema 45 v

Integral en la que no se necesita la tabla

e2x dx . 7 + e2x

Solución: A primera vista, el integrando no se identifica con ninguna forma incluida en la tabla. Tal vez sea de ayuda escribir de nuevo la integral. Sea u = 7 + e2x, entonces du = 2e2x dx. De modo que 1 e2x dx 1 (2e2x dx) 1 du = ln |u| + C = = 2x 2x 7+e 2 7+e 2 u 2 1 1 = ln |7 + e2x | + C = ln (7 + e2x ) + C 2 2

Así, únicamente se tuvo que usar el conocimiento de las formas básicas de integración. [En realidad, esta forma aparece como la fórmula (2) en la tabla, con a = 0 y b = 1]. Ahora resuelva el problema 39 v EJEMPLO 7 Evalúe

4 1

(4x 2

Determinación de una integral definida mediante el uso de tablas

dx . + 2)3/2

Solución: Se usará la fórmula (32) para obtener primero la integral indefinida:

(u2

±u du = √ +C 2 3/2 2 ±a ) a u2 ± a2

Haciendo u = 2x y a2 = 2, se tiene du = 2 dx. Entonces, dx 1 (2 dx) 1 = = 2 3/2 2 3/2 (4x + 2) 2 ((2x) + 2) 2 u 1 +C = √ 2 2 u2 + 2

Aquí se determinan los límites de integración con respecto a u.

(u2

du + 2)3/2

En vez de sustituir los valores de x y evaluar la integral desde x = 1 hasta x = 4, es posible determinar los límites de integración correspondientes con respecto a u y luego evaluar la

Sección 15.3

ADVERTENCIA Al cambiar la variable de integración x a la variable de integración u, asegúrese de cambiar los límites de integración de manera que concuerden con u.

Integración por medio de tablas

703

última expresión ubicada entre esos límites. Como u = 2x, cuando x = 1 se tiene u = 2; cuando x = 4, se tiene u = 8. Por consiguiente, 4

1

8

dx 1 = 2 3/2 (4x + 2) 2 =

2

1 2

du + 2)3/2

(u2 2

√

u

u2

+2

8 2

2 1 =√ − √ 66 2 6

Ahora resuelva el problema 15 v

Integración aplicada a anualidades Las tablas de integrales son útiles al manejar integrales asociadas con anualidades. Suponga que usted debe pagar $100 (dólares estadounidenses) al final de cada año durante los siguientes dos años. Del capítulo 5, recuerde que una serie de pagos sobre un periodo, como en este caso, se denomina anualidad. Si usted debiera liquidar la deuda ahora, en vez de en anualidades, pagaría el valor presente de los $100 que vencen al final del primer año más el valor presente de los $100 que vencen al final del segundo año. La suma de esos valores presentes es el valor presente de la anualidad (el valor presente de una anualidad se vio en la sección 5.4). Ahora se considerará el valor presente de pagos hechos de manera continua en el intervalo de tiempo que va de t = 0 a t = T, con t en años, cuando el interés se compone de manera continua a una tasa anual de r. Suponga que se hace un pago en el tiempo t de manera que, según una base anual, este pago es f (t). Si se divide el intervalo [0, T] en subintervalos [ti−1, ti] de longitud dt (donde dt es pequeña), entonces la cantidad total de todos los pagos comprendidos en tal intervalo es aproximadamente igual a f (ti)dt. [Por ejemplo, si f (t) = 2000 y dt fuese de un día, la 1 ) ]. El valor presente de esos pagos es de aprocantidad total de los pagos sería 2 000 ( 365 −rti ximadamente e f (ti ) dt. (Vea la sección 5.3). En el intervalo [0, T], el total de todos los valores presentes es e−rti f (ti ) dt Esta suma aproxima el valor presente A de la anualidad. Entre menor sea dt, mejor será la aproximación. Esto es, cuando dt → 0, el límite de la suma es el valor presente. Sin embargo, este límite es también una integral definida. Esto es, A=

T 0

f (t)e−rt dt

(1)

donde A es el valor presente de una anualidad continua a la tasa anual r (compuesta de manera continua) durante T años si un pago en el tiempo t es a la tasa de f (t) por año. Se dice que la ecuación (1) da el valor presente de un flujo continuo de ingreso. La ecuación (1) puede usarse también para encontrar el valor presente de la utilidad futura de un negocio. En esta situación, f (t) es la tasa anual de utilidad en el tiempo t. También se puede considerar el valor futuro de una anualidad en vez de su valor presente. Si se hace un pago en el tiempo t, entonces el pago tiene cierto valor al final del periodo de la anualidad —esto es, T − t años después—. Este valor es monto del pago

interés sobre este pago durante T − t años

+

Si S es el total de esos valores para todos los pagos, entonces a S se le denomina monto acumulado de una anualidad continua y está dado por la fórmula: S=

T 0

f (t)er(T −t) dt

donde S es el monto acumulado de una anualidad continua al final de T años a la tasa anual r (compuesta de manera continua) cuando un pago en el tiempo t es a la tasa f (t) por año.

704

Capítulo 15

Métodos y aplicaciones de la integración

EJEMPLO 8

Valor presente de una anualidad continua

Encuentre el valor presente (al entero más cercano) de una anualidad continua a una tasa anual de 8% durante 10 años si el pago en el tiempo t es a razón de t2 por año. Solución: El valor presente está dado por

A=

Se usará la fórmula (39),

T 0

f (t)e−rt dt =

un eau du =

10 0

t 2 e−0.08t dt

un eau n − a a

un−1 eau du

Esta expresión se llama fórmula de reducción, puesto que reduce una integral a una expresión que contiene una integral más fácil de determinar. Si u = t, n = 2 y a = −0.08, entonces du = dt y se tiene 10 10 2 t 2 e−0.08t − te−0.08t dt A= −0.08 0 −0.08 0 En la nueva integral, el exponente de t se ha reducido a 1. Es posible identificar esta integral con la de la fórmula (38), eau (au − 1) + C a2 haciendo u = t y a = −0.08. Entonces du = dt y ueau du =

A=

10

0

2 −0.08t

t e

t 2 e−0.08t dt = −0.08

100e−0.8 2 − −0.08 −0.08 ≈ 185 =

10 0

2 − −0.08

e−0.08t (−0.08t − 1) (−0.08)2

10 0

1 e−0.8 (−0.8 − 1) − (−1) 2 (−0.08) (−0.08)2

El valor presente es de $185.

Ahora resuelva el problema 59 v

PROBLEMAS 15.3 En los problemas 1 y 2, use la fórmula (19) del apéndice B para determinar las integrales. dx dx 2. 1. 2 3/2 (6 − x ) (25 − 4x 2 )3/2

13.

En los problemas 3 y 4, use la fórmula (30) del apéndice B para determinar las integrales. 3 dx dx 4. 3. √ √ 2 2 3 x 16x + 3 x x4 − 9

17.

En los problemas del 5 al 38, encuentre las integrales usando la tabla del apéndice B. dx 5x 2 dx 5. 6. x(6 + 7x) (2 + 3x)2 7. 9. 11.

√

dx

+9 x dx (2 + 3x)(4 + 5x) dx 1 + 2e3x x

x2

8.

(x 2

dx + 7)3/2

15.

19. 21. 23. 25.

10.

25x dx

27.

12.

√ x 2 1 + x dx

29.

7 dx x(5 + 2x)2

1 0

x dx 2+x

x 2 − 3 dx

1/12 0

14. 16. 18.

xe12x dx

20.

x 3 ex dx √ 5x 2 + 1 dx 2x 2 x dx (1 + 3x)2 dx 7 − 5x 2

22.

36x 5 ln (3x) dx

24. 26. 28. 30.

dx √ x 5 − 11x 2 −3x 2 dx 2 − 5x dx (1 + 5x)(2x + 3)

2 + 3x dx 5 + 3x 2 4 dx 2 1 x (1 + x) dx √ x 2−x

2 dx √ (1 + 2x)(3 + 2x)

7x 2 3x 2 − 6 dx 5 dx x 2 (3 + 2x)2

Valor promedio de una función

Sección 15.4

31.

√ 5x 1 + 2x dx

32.

33.

√

34.

35.

√ x 2 16 − 9x 2 dx √ √ x(π + 7e4 x )

37.

dx

4x 2

− 13 2 dx

36. 38.

donde las q representan frecuencias genéticas. Evalúe esta integral. 58. Biología Bajo ciertas condiciones, el número n de generaciones requeridas para cambiar la frecuencia de un gen de 0.3 a 0.1 está dado por5 0.1 dq 1 n=− 2 0.4 0.3 q (1 − q)

9x 2 ln x dx dx x ln (2x) √ 3 − x2 dx x 1 3x 2 dx 3 0 1 + 2x

Encuentre n (al entero más cercano). 59. Anualidad continua Encuentre el valor presente, al entero más cercano, de una anualidad continua con una tasa de interés anual de r durante T años si el pago en el tiempo t es a la tasa anual de f (t), dado que (a) r = 0.04 T =9 f (t) = 1000 (b) r = 0.06 T = 10 f (t) = 500t 60. Si f (t) = k, donde k es una constante positiva, demuestre que el valor de la integral mostrada en la ecuación (1) de esta sección es

En los problemas del 39 al 56, encuentre las integrales por cualquier método. √ 5/2 x dx 3x xex dx 40. 39. x2 + 1 √ ( ln x)3 5x 3 − x 41. dx dx 42. x 2x dx e2x 43. dx 44. √ x 2 − 5x + 6 e2x + 3 45.

x 3 ln x dx

47.

4x 3 e3x dx

2

49. 51. 53. 55.

2

ln x dx 1

x dx √ 3+x −2 1 2x dx √ 8 − x2 0 2

1

x ln (2x) dx

46.

48. 50. 52. 54. 56.

k

(9x − 6)e−30x+20 dx

2 1 1

2

0

3

e

3

√ 35x 2 3 + 2x dx

5

1 − e−rT r

61. Anualidad continua Encuentre el monto acumulado, al entero más cercano, de una anualidad continua a una tasa anual de r durante T años si el pago en el tiempo t es a una tasa anual de f (t), dado que (a) r = 0.02 T = 10 f (t) = 100 (b) r = 0.01 T = 10 f (t) = 200 62. Valor de un negocio Durante los próximos cinco años, las utilidades de un negocio en el tiempo t se estiman igual a $50 000t por año. El negocio se va a vender a un precio igual al valor presente de esas futuras utilidades. A la decena más cercana, ¿a qué precio debe venderse el negocio si el interés se compone continuamente a una tasa anual del 7 por ciento?

3x ln x 2 dx √ x 2 + 3x dx

ln 2

705

x 2 e3x dx

dA

57. Biología En un análisis sobre frecuencia genética,4 aparece la integral qn dq q0 q(1 − q)

Objetivo

15.4 Valor promedio de una función

Desarrollar el concepto del valor promedio de una función.

Para los tres números 1, 2 y 9, su valor promedio o media es su suma dividida entre 3. Al denotar esta media por y , se tiene 1+2+9 =4 y= 3 En forma similar, suponga que se da una función f definida en el intervalo [a, b] y que los puntos x1, x2, ..., xn están en el intervalo. Entonces, el valor promedio de los n valores correspondientes de la función f (x1), f (x2), …, f (xn) es n

y=

f (x1 ) + f (x2 ) + · · · + f (xn ) = n

i=1

f (xi ) n

(1)

Se puede ir un paso más adelante. Se dividirá el intervalo [a, b] en n subintervalos de igual longitud. Seleccionamos xi como el extremo derecho del i-ésimo subintervalo. Como [a, b]

4W.

B. Mather, Principles of Quantitative Genetics (Minneapolis: Burges Publishing Company, 1964).

5E. O. Wilson y W. H. Bossert, A Primer of Population Biology (Stamford, Conn.: Sinauer Associates, Inc., 1971).

706

Capítulo 15

Métodos y aplicaciones de la integración

b−a , la cual se llamará dx. Por ende, n

tiene longitud b − a, cada subintervalo tiene longitud la ecuación (1) puede escribirse como n

y=

i=1

dx f (xi ) dx

1 dx

=

n

n i=1

f (xi ) dx =

n

1 n dx

n

f (xi ) dx

i=1

(2)

b−a 1 , se deduce que n dx = b — a. De modo que la expresión incluida Como dx = n n dx 1 en la ecuación (2) puede reemplazarse con . Además, cuando n → ∞, el número de b−a valores de la función usados para calcular y se incrementa y se obtiene el valor promedio de la función f, denotado por f : f = lím

n→∞

1 b−a

n

i=1

f (xi ) dx =

1 lím b − a n→∞

n

i=1

Pero el límite de la derecha es precisamente la integral definida siguiente definición.

f (xi ) dx

b a

f (x) dx . Esto da pie a la

Definición El valor promedio de una función f (x) en el intervalo [a, b] se denota con f y está dado por f =

EJEMPLO 1

b a

f (x) dx

Valor promedio de una función

Encuentre el valor promedio de la función f (x) = x2 en el intervalo [1, 2].

y

Solución: 4

3

1 b−a

f = =

f(x )  x2 f 

1 b−a

b a

1 2−1

2

1

f (x) dx x 2 dx =

x3 3

2 1

=

7 3

Ahora resuelva el problema 1 v

7 3

2

En el ejemplo 1 se encontró que el valor promedio de y = f (x) = x2 en el intervalo [1, 2] es 73 . Este valor puede interpretarse de manera geométrica. Como 7 3

1

al despejar la integral se tiene 1

2

FIGURA 15.1 Interpretación geométrica del valor promedio de una función.

1 2−1 2

x 1

2

1

x 2 dx =

x 2 dx =

7 3

7 (2 − 1) 3

Sin embargo, esta integral da el área de la región limitada por f (x) = x2 y el eje x desde x = 1 hasta x = 2. (Vea la figura 15.1). De la ecuación anterior, esta área es 73 (2 — 1), la

cual corresponde al área de un rectángulo cuya altura es el valor promedio f = ancho es b − a = 2 − 1 = 1. EJEMPLO 2

Flujo promedio de sangre

Suponga que el flujo de sangre en el tiempo t en cierto sistema está dado por F1 0≤t≤T F(t) = (1 + αt)2

7 3

y cuyo

Ecuaciones diferenciales

Sección 15.5

707

donde F1 y α (letra griega “alfa”) son constantes.6 Encuentre el flujo promedio F en el intervalo [0, T]. Solución:

F=

1 T −0

=

1 T

=

F1 αT

=

F1 αT

T

0

T 0

F(t) dt

F1 F1 dt = 2 (1 + αt) αT

(1 + αt)−1 −1

−1 + 1 + αT 1 + αT

T 0

T 0

=

F1 αT

=

F1 αT

(1 + αt)−2 (α dt) −

1 +1 1 + αT

αT 1 + αT

=

F1 1 + αT

Ahora resuelva el problema 11 v

PROBLEMAS 15.4 En los problemas del 1 al 8, encuentre el valor promedio de la función en el intervalo dado. 2. f (x) = 2x + 1; [0, 1] 1. f (x) = x 2 ; [−1, 3] 3. f (x) = 2 − 3x 2 ;

[−1, 2]

5. f (t) = 2t 5 ; [−3, 3] √ 7. f (x) = x; [0, 1]

9. Utilidad

4. f (x) = x 2 + x + 1; [1, 3] √ 6. f (t) = t t 2 + 9; [0, 4]

8. f (x) = 5/x 2 ;

[1, 3]

La utilidad de un negocio está dada por P = P(q) = 369q − 2.1q2 − 400

donde q es el número de unidades del producto vendido. Encuentre la utilidad promedio en el intervalo de q = 0 a q = 100. 10. Costo Suponga que el costo de producir q unidades de cierto artículo está dado por c = 4000 + 10q + 0.1q2 Encuentre el costo promedio en el intervalo de q = 100 a q = 500. 11. Inversión Una inversión de $3000 gana interés a una tasa anual de 5% compuesto continuamente. Después de t años, su valor

S está dado por S = 3000e0.05t. Encuentre el valor promedio de una inversión a dos años. 12. Medicina Suponga que se inyecta un tinte en la corriente sanguínea a una razón constante R. En el tiempo t, sea C(t) =

R F(t)

la concentración de tinte en un punto situado a cierta distancia (distal) desde el punto de inyección, donde F(t) está dada en el ejemplo 2. Demuestre que la concentración promedio en [0, T] es C=

R 1 + αT + 13 α2 T 2 F1

13. Ingreso Suponga que un fabricante recibe un ingreso r por la venta de q unidades de cierto producto. Demuestre que el valor promedio de la función de ingreso marginal en el intervalo [0, q0] es el precio por unidad cuando se han vendido q0 unidades. 1 en el 14. Encuentre el valor promedio de f (x) = 2 x − 4x + 5 intervalo [0, 1] mediante una técnica de integración aproximada. Redondee su respuesta a dos decimales.

Objetivo

15.5 Ecuaciones diferenciales

Resolver una ecuación diferencial por medio del método de separación de variables. Analizar soluciones particulares y soluciones generales. Desarrollar el concepto de interés compuesto continuamente en términos de una ecuación diferencial. Estudiar el crecimiento y el decaimiento exponenciales.

En algunas ocasiones, usted tendrá que resolver una ecuación que contenga la derivada de una función desconocida. Tal ecuación se llama ecuación diferencial. Un ejemplo es y = xy2

(1)

Con mayor precisión, la ecuación (1) se llama ecuación diferencial de primer orden, puesto que incluye una derivada de primer orden y ninguna de orden superior. Una solución de la ecuación (1) es cualquier función y = f (x) que esté definida en un intervalo y satisfaga la ecuación para toda x incluida en el intervalo.

6W.

Simon, Mathematical Techniques for Physiology and Medicine (Nueva York: Academic Press, Inc., 1972).

708

Capítulo 15

Métodos y aplicaciones de la integración

Para resolver y = xy2, o de manera equivalente, dy = xy2 dx

(2)

se piensa en dy/dx como un cociente de diferenciales y “se separan variables” algebraicamente al escribir de nuevo la ecuación de manera que cada miembro contenga sólo una variable y no aparezcan diferenciales en ningún denominador: dy = x dx y2 Al integrar ambos lados y combinar las constantes de integración, se obtiene 1 dy = y2

x dx

−

1 x2 = + C1 y 2

−

1 x 2 + 2C1 = y 2

Como 2C1 es una constante arbitraria, se reemplaza por C. −

1 x2 + C = y 2

(3)

Despejando y de la ecuación (3), se tiene y=−

x2

2 +C

(4)

Es posible verificar por sustitución que y es una solución de la ecuación diferencial (2): Si y está dada por la ecuación (4), entonces 4x dy = 2 dx (x + C)2

aunque también xy2 = x −

2 2 x +C

2

=

(x 2

4x + C)2

con lo cual se muestra que y satisface a (2). Observe que en la ecuación (4), para cada valor de C se obtuvo una solución diferente. A la ecuación (4) se le llama solución general de la ecuación diferencial. El método que se usa para encontrarla se llama separación de variables. En el ejemplo anterior, suponga que se tiene la condición de que y = − 23 cuando x = 1; esto es, y(1) = − 23 . Entonces la función particular que satisface a la ecuación (2) y a esta condición puede encontrarse por sustitución de los valores x = 1 y y = − 23 en la ecuación (4) y despejando C: 2 2 − =− 2 3 1 +C C=2 Por lo tanto, la solución para una dy/dx = xy2 tal que y(1) = − 23 es y=−

2 x2 + 2

A la ecuación (5) se le llama solución particular de la ecuación diferencial.

(5)

Sección 15.5

AP LÍ Q U E LO u 5. Para un líquido claro, la intensidad de la luz disminuye a una razón de dI = −kI , dónde I es la intensidad de dx la luz y x es el número de pies por debajo de la superficie del líquido. Si k = 0.0085 e I = I0 cuando x = 0, encuentre I como una función de x.

EJEMPLO 1

Ecuaciones diferenciales

709

Separación de variables

y Resuelva y = − si x, y > 0. x Solución: Al escribir y como dy/dx, separar variables e integrar, se tiene dy y =− dx x dy dx =− y x 1 1 dy = − dx y x ln |y| = C1 − ln |x|

Como x, y > 0, se pueden omitir las barras de valor absoluto: ln y = C1 − ln x

(6)

Para despejar y, se convierte la ecuación (6) a su forma exponencial: Por lo que,

y = eC1 −ln x y = eC1 e− ln x =

eC1 eln x

Si se reemplaza eC1 por C, donde C > 0, y se reescribe eln x como x, resulta y=

C x

C, x > 0

Ahora resuelva el problema 1 v

En el ejemplo 1, observe que la ecuación (6) expresa la solución de manera implícita, mientras que la ecuación final (y = C/x) proporciona la solución para y en forma explícita en términos de x. Las soluciones de ciertas ecuaciones diferenciales suelen expresarse en forma implícita por conveniencia (o por necesidad cuando se dificulta obtener una forma explícita).

Crecimiento y decaimiento exponenciales En la sección 5.3 se desarrolló el concepto del interés compuesto en forma continua. Ahora se abordará este tema desde un punto de vista diferente que involucra una ecuación diferencial. Suponga una inversión de P valor a una tasa anual r compuesta n veces por año. Sea la función S = S(t) la cantidad compuesta S (o la cantidad total presente) después de t años contados desde la fecha de inversión inicial. Entonces el capital inicial es S(0) = P. Además, como se tienen n periodos de interés por año, cada periodo tiene una duración de 1/n años, lo que se denotará por dt. Al final del primer periodo, el interés acumulado se suma al capital y la suma actúa como el capital para el segundo periodo, y así sucesivamente. Por lo tanto, si el principio de un periodo de interés ocurre en el tiempo t, entonces el incremento en la cantidad presente al final de un periodo dt es S(t + dt) − S(t), que se escribe como ΔS. Este incremento, ΔS, es también el interés ganado en el periodo. De manera equivalente, el interés ganado es el capital multiplicado por la tasa y por el tiempo: ΔS = S ∙ r ∙ dt

Al dividir ambos lados entre dt, se obtiene S = rS (7) dt 1 → ∞ y, en consecuencia, el interés está siendo comCuando dt → 0, entonces n = dt puesto continuamente; esto es, el capital está sometido a un crecimiento continuo en cada instante. Sin embargo, cuando dt → 0, entonces ΔS/dt → dS/dt y la ecuación (7) toma la forma dS = rS (8) dt

710

Capítulo 15

Métodos y aplicaciones de la integración

Esta ecuación diferencial significa que cuando el interés es compuesto en forma continua, la razón de cambio de la cantidad de dinero presente en el tiempo t es proporcional a la cantidad presente en el tiempo t. La constante de proporcionalidad es r. Para determinar la función S, se resuelve la ecuación diferencial (8) por el método de separación de variables: dS = rS dt dS = r dt S 1 dS = r dt S ln |S| = rt + C1 Se supone que S > 0, por lo que ln|S| = ln S. Entonces, ln S = rt + C1

Para obtener una forma explícita, se puede despejar S convirtiendo la ecuación a su forma exponencial. S = ert+C1 = eC1 ert

S

Por simplicidad, eC1 puede reemplazarse por C (y entonces necesariamente C > 0) para obtener la solución general S = Cert

3P 2P

S  Pert

P t

FIGURA 15.2 Composición en forma continua.

La condición S(0) = P nos permite encontrar el valor de C: P = Cer(0) = C ∙ 1 Por consiguiente, C = P, entonces

S = Pert

(9)

La ecuación (9) da el valor total después de t años de una inversión inicial de valor P compuesta continuamente a una tasa anual r. (Vea la figura 15.2). En el análisis previo sobre interés compuesto, vimos en la ecuación (8) que la razón de cambio en la cantidad presente era proporcional a la cantidad presente. Hay muchas cantidades naturales, como la población, cuya tasa de crecimiento o decaimiento en cualquier tiempo se considera proporcional a la magnitud de la cantidad presente. Si N denota la magnitud de tal cantidad en el tiempo t, entonces esta razón de crecimiento significa que dN = kN dt donde k es una constante. Al separar variables y despejar N, como se hizo para la ecuación (8), se obtiene N = N0 ekt (10)

donde N0 es una constante. En particular, si t = 0, entonces N = N0e0 = N0 ∙ 1 = N0. Así, la constante N0 es simplemente N(0). Debido a la forma de la ecuación (10), se dice que la cantidad sigue una ley de crecimiento exponencial si k es positiva y una ley de decaimiento exponencial si k es negativa. EJEMPLO 2

Crecimiento de la población

En cierta ciudad, la razón a la que la población crece en cualquier tiempo es proporcional al tamaño de la población. Si la población era de 125 000 en 1970 y de 140 000 en 1990, ¿cuál es la población esperada para el año 2010? (No se consideran muertes por enfermedades ni otras variables). Solución: Sea N el tamaño de la población en el tiempo t. Como la ley de crecimiento exponencial es aplicable, N = N0ekt

Para encontrar la cantidad de población que habrá en 2010, primero debe encontrarse la ley de crecimiento particular implicada mediante la determinación de los valores de N0 y k. Sea

Sección 15.5

Ecuaciones diferenciales

711

el año 1970 el correspondiente a t = 0. Entonces t = 20 en 1990 y t = 40 en 2010. Se tiene, N0 = N(0) = 125 000 Así,

N = 125 000ekt

Para encontrar k, se usa la condición de que N = 140 000 cuando t = 20: Entonces,

140 000 = 125 000e20k

e20k =

Por lo tanto, la ley de crecimiento es

140 000 = 1.12 125 000

N = 125 000ekt

= 125 000(e20k )t/20

= 125 000(1.12)t/20

Al hacer t = 40, resulta la población esperada para 2010:

N = N(40) = 125 000(1.12)2 = 156 800

Se observa que a partir de e20k = 1.12 se tiene 20k = ln (1.12) y, por consiguiente, ln (1.12) k= ≈ 0.0057, lo cual puede colocarse en N = 125 000ekt para obtener 20 N ≈ 125 000e0.0057t (12) Ahora resuelva el problema 23 v En el capítulo 4 se analizó el decaimiento radiactivo. Aquí se considerará este tema desde el punto de vista de una ecuación diferencial. Se sabe que la razón a la que un elemento radiactivo decae en un tiempo cualquiera es proporcional a la cantidad presente de ese elemento. Si N es la cantidad de sustancia radiactiva en el tiempo t, entonces la tasa de decaimiento está dada por dN = −λN (13) dt La constante positiva λ (letra griega “lambda”) se llama constante de decaimiento y el signo menos indica que N disminuye cuando t aumenta. Por lo tanto, se tiene un decaimiento exponencial. A partir de la ecuación (10), la solución de esta ecuación diferencial es N = N0e−λt

(14)

Si t = 0, entonces N = N0 ∙ 1 = N0, por lo que N0 representa la cantidad de sustancia radiactiva presente cuando t = 0. El tiempo requerido para que una sustancia radiactiva se reduzca a la mitad se llama vida media de la sustancia. En la sección 4.2 se demostró que la vida media está dada por 0.69315 ln 2 ≈ vida media = (15) λ λ Observe que la vida media depende de λ. En el capítulo 4, la figura 4.13 muestra la gráfica del decaimiento radiactivo. EJEMPLO 3

Determinación de la constante de decaimiento y de la vida media

Si después de 50 días queda el 60% de una sustancia radiactiva, encuentre la constante de decaimiento y la vida media del elemento. Solución: De la ecuación (14),

N = N0e−∙t

712

Capítulo 15

Métodos y aplicaciones de la integración

donde N0 es la cantidad del elemento presente en t = 0. Cuando t = 50, entonces N = 0.67N0 y se tiene 0.6N0 = N0 e−50λ 0.6 = e−50λ

−50λ = ln (0.6) λ=−

ln (0.6) ≈ 0.01022 50

forma logarítmica

Así, N ≈ N0e−0.01022t. La vida media, a partir de la ecuación (15), es ln 2 ≈ 67.82 días λ

Ahora resuelva el problema 27 v La radiactividad es útil en el fechado de restos de plantas fósiles y restos arqueológicos de origen orgánico. Las plantas y otros organismos vivos contienen una pequeña cantidad de carbono 14 radiactivo (14C) además del carbono ordinario (12C). Los átomos de 12C son estables, pero los de 14C decaen exponencialmente. Sin embargo, el 14C se forma en la atmósfera debido al efecto de los rayos cósmicos. Este l4C es absorbido por las plantas durante el proceso de fotosíntesis y reemplaza al que ha decaído. En consecuencia, se considera que la razón de átomos de 14C a 12C es constante en los tejidos vivos durante un periodo largo. Cuando una planta muere, deja de absorber 14C y los átomos restantes de 14C decaen. Comparando la proporción de 14C a 12C presente en una planta fósil con la de las plantas de la actualidad, se puede estimar la edad del fósil. La vida media del 14C es aproximadamente de 5730 años. Así, por ejemplo, si se encuentra que un fósil tiene una relación 14C a 12C que es la mitad de la de una sustancia similar que existe en la actualidad, se estimaría que el fósil tiene 5730 años de antigüedad. EJEMPLO 4

Determinación de la edad de una herramienta antigua

Se encontró que una herramienta de madera hallada en una excavación en Medio Oriente tiene una relación de 14C a 12C igual a 0.6 de la relación correspondiente a la de un árbol actual. Estime la edad de la herramienta al ciento de años más cercano. Solución: Sea N la cantidad de 14C presente en la madera t años después de que se fabricó

la herramienta. Entonces N = N0e−λt, donde N0 es la cantidad de 14C cuando t = 0. Como la relación de 14C a 12C es igual a 0.6 de la relación correspondiente a la de un árbol actual, esto significa que debe encontrarse el valor de t para el cual N = 0.6N0. Así, se tiene 0.6N0 = N0 e−λt 0.6 = e−λt

−λt = ln (0.6)

1 t = − ln (0.6) λ

forma logarítmica

De la ecuación (15), la vida media es (ln 2)/λ, que es igual a 5730, por lo que λ = (ln 2)/ 5730. En consecuencia, t=−

1 ln (0.6) ( ln 2)/5730

5730 ln (0.6) ln 2 ≈ 4200 años

=−

Ahora resuelva el problema 29 v

Sección 15.5

Ecuaciones diferenciales

713

PROBLEMAS 15.5 En los problemas del 1 al 8, resuelva las ecuaciones diferenciales. 1. y = 2xy dy 3. − 2x ln (x 2 + 1) = 0 dx dy 5. = y, y > 0 dx y 7. y = , x, y > 0 x 2

2. y = x y dy x 4. = dx y

2 2

6. y = ex y3 8.

dy − x ln x = 0 dx

En los problemas del 9 al 18, resuelva cada una de las ecuaciones diferenciales sujetas a las condiciones dadas. 1 9. y = 2 ; y(1) = 1 y 10. y = ex−y ; y(0) = 0 (Sugerencia: e x−y = ex /ey ). 11. ey y − x 2 = 0; y = 0 cuando x = 0 1 12. x 2 y + 2 = 0; y(1) = 2 y 13. (3x 2 + 2)3 y − xy2 = 0; y(0) = 2 14. y + x 3 y = 0;

y = e cuando x = 0 √ dy 3x 1 + y2 15. = ; y > 0, y(1) = 8 dx y 3x 2 + 2 dy = 16. 2y(x 3 + 2x + 1) ; y(0) = 0 dx y2 + 9 dy xe−y ; y(1) = 0 = √ dx x2 + 3 2 18. dy = 2xyex dx, y > 0; y(0) = e

17. 2

19. Costo Encuentre la función de costo c = f (q) de un fabricante, dado que dc (q + 1)2 = cq dq y el costo fijo es e. 20. Encuentre f (2), dado que f (1) = 0 y que y = f (x) satisface la ecuación diferencial dy = xex−y dx 21. Circulación de dinero Un país tiene 1000 millones de papel moneda en circulación. Cada semana, 25 millones se llevan a depositar a los bancos y la misma cantidad se paga. El gobierno decide reimprimir papel moneda nuevo; siempre que el papel moneda viejo llega a los bancos, se destruye y se reemplaza por nuevo. Sea y la cantidad de papel viejo (en millones) en circulación en el tiempo t (en semanas). Entonces y satisface la ecuación diferencial dy = −0.025y dt

¿Cuánto tiempo será necesario para que 95% del papel moneda en circulación quede reemplazado por papel nuevo? Redondee su respuesta a la semana más cercana. (Sugerencia: Si 95% del papel es nuevo, entonces y es 5% de 1000). 22. Ingreso marginal y demanda Suponga que la función de ingreso marginal de un monopolista está dada por la ecuación diferencial dr = (50 − 4q)e−r/5 dq Encuentre la ecuación de demanda para el producto del monopolista.

23. Crecimiento de la población En cierta ciudad, la población cambia en cualquier tiempo a una razón proporcional a la población existente. Si en 1990 la población era de 60 000 habitantes y en 2000 de 64 000, encuentre una ecuación apropiada para describir la población en el tiempo t, donde t es el número de años después de 1990. ¿Cuánta es la población esperada en 2010? 24. Crecimiento de la población La población de un pueblo se incrementa por crecimiento natural a una razón proporcional al número N de personas presentes. Si en el tiempo t = 0 la población es de 50 000, encuentre dos expresiones para la población N, t años después, si la población se duplica en 50 años. Suponga que ln 2 = 0.69. Asimismo, encuentre N para t = 100. 25. Crecimiento de la población Suponga que en 1930 la población del mundo era de 2000 millones y que en 1960 era de 3000 millones. Al suponer una ley de crecimiento exponencial, ¿cuál es la población esperada en 2015? Escriba su respuesta en términos de e. 26. Crecimiento de la población Suponiendo un crecimiento exponencial, ¿en cuántos años aproximadamente se duplicará una población si se triplica en 100 años? (Sugerencia: Sea N0 la población en t = 0). 27. Radiactividad Si después de 100 segundos queda 30% de la cantidad inicial de una muestra radiactiva, encuentre la constante de decaimiento y la vida media del elemento. 28. Radiactividad Si después de 100 segundos ha decaído 20% de la cantidad inicial de una muestra radiactiva, encuentre la constante de decaimiento y la vida media del elemento. 29. Fechado con carbono Se encontró que un rollo de papiro egipcio tiene una relación 14C a 12C igual a 0.7 de la relación correspondiente a la de un material similar de la actualidad. Estime la edad del rollo al ciento de años más cercano. 30. Fechado con carbono Un espécimen arqueológico recientemente descubierto tiene una relación 14C a 12C igual a 0.1 de la relación correspondiente a la de un material orgánico similar en la actualidad. Estime la edad del espécimen al ciento de años más cercano. 31. Crecimiento de la población Suponga que una población tiene un crecimiento exponencial dado por dN/dt = kN para t ≥ t0. Suponga también que N = N0 cuando t = t0. Encuentre N, el tamaño de la población en el tiempo t. 32. Radiactividad El polonio 210 tiene vida media aproximada de 140 días. (a) Encuentre la constante de decaimiento en términos de ln 2. (b) ¿Qué fracción de la cantidad original de una muestra de polonio 210 queda después de un año? 33. Radiactividad Los isótopos radiactivos se usan en los diagnósticos médicos como indicadores para determinar las anormalidades que puedan existir en un órgano. Por ejemplo, si se ingiere yodo radiactivo, éste es absorbido después de cierto tiempo por la glándula tiroides. Con el uso de un detector, puede medirse la razón a la que el yodo se absorbe y determinarse si ésta es la razón normal. Suponga que el tecnecio-99m radiactivo, que tiene vida media de seis horas, se va a usar en un estudio de cerebro dentro de dos horas. ¿Cuál debe ser su actividad ahora si cuando sea usado su actividad deberá ser de 12 unidades? Redondee su respuesta a un decimal. [Sugerencia: En la ecuación (14), haga N = actividad dentro de t horas y N 0 = actividad actual]. 34. Radiactividad Una sustancia radiactiva que tiene vida media de ocho días se va a implantar de manera temporal en un paciente de hospital hasta que queden tres quintas partes de la cantidad originalmente presente. ¿Cuánto tiempo permanecerá la sustancia implantada en el paciente?

714

Capítulo 15

Métodos y aplicaciones de la integración

35. Ecología En un bosque ocurre el depósito natural de basura, tal como hojas y ramas caídas, animales muertos, etc.7 Sea A = A(t) la cantidad de basura presente en el tiempo t, donde A(t) se expresa en gramos por metro cuadrado y t está en años. Suponga que no hay basura en t = 0. Así, A(0) = 0. Suponga que: (a) La basura cae al suelo continuamente a razón constante de 200 gramos por metro cuadrado cada año. (b) La basura acumulada se descompone continuamente a razón del 50% de la cantidad presente por año (que es 0.50A). La diferencia de las dos tasas es la razón de cambio de la cantidad presente de basura con respecto al tiempo: tasa de cambio de tasa de tasa de = − la basura presente caída al suelo descomposición Por lo tanto,

dA = 200 − 0.50A dt

Despeje A. Al gramo más cercano, determine la cantidad de basura acumulada por metro cuadrado después de un año.

36. Utilidad y publicidad Cierta compañía determina que la razón de cambio de la utilidad neta mensual P, como una función del gasto publicitario mensual x, es proporcional a la diferencia entre una cantidad fija, $150 000 y 2P; esto es, dP/dx es proporcional a $150 000 − 2P. Además, si no se gasta dinero en publicidad mensual, la utilidad neta mensual es de $15 000; cuando se gastan $1000 en publicidad mensual, la utilidad neta mensual es de $70 000. ¿Cuál sería la utilidad neta mensual si se gastaran $2000 en publicidad cada mes? 37. Valor de una máquina El valor de cierta máquina se deprecia 25% en el primer año después de su compra. La razón de la depreciación posterior es proporcional a su valor. Suponga que dicha máquina se compró nueva el 1 de julio de 1995 en $80 000 y se valuó en $38 900 el 1 de enero de 2006. (a) Determine una fórmula que exprese el valor V de la máquina en términos de t, el número de años después del 1 de julio de 1996. (b) Use la fórmula del inciso (a) para determinar el año y el mes en que la máquina tiene un valor de exactamente $14 000.

Objetivo

15.6 Más aplicaciones de ecuaciones diferenciales

Desarrollar la función logística como una solución de una ecuación diferencial. Modelar el esparcimiento de un rumor. Analizar y aplicar la ley de enfriamiento de Newton.

Crecimiento logístico En la sección anterior se encontró que si el número N de individuos presentes en una población en el tiempo t sigue una ley de crecimiento exponencial, entonces N = N0ekt, donde k > 0 y N0 es la población cuando t = 0. Esta ley supone que en el tiempo t la razón de crecimiento, dN/dt, de la población es proporcional al número de individuos que hay en la población. Esto es, dN/dt = kN. Bajo crecimiento exponencial, una población llegaría a ser infinitamente grande con el paso del tiempo. Sin embargo, en realidad, cuando una población llega a ser lo suficientemente grande, factores ambientales vuelven más lenta la razón de crecimiento. Ejemplos de tales factores son la disponibilidad de alimentos, los depredadores, la sobrepoblación, etc. Estos factores ocasionan que en algún momento dN/dt comience a disminuir. Es razonable suponer que el tamaño de la población está limitado a cierto número máximo M, donde 0 < N < M, y que cuando N → M, dN/dt → 0 y el tamaño de la población tiende a ser estable. En resumen, se busca un modelo de población que tenga un crecimiento inicial exponencial pero que también incluya los efectos de la resistencia ambiental a grandes crecimientos de la población. Tal modelo se obtiene multiplicando el lado derecho de dN/dt = kN por el factor (M − N)/M: dN = kN dt

M −N M

Observe que si N es pequeña, entonces (M − N)/M es cercano a 1 y se tiene un crecimiento que es aproximadamente exponencial. Cuando N → M, entonces M − N → 0 y dN/dt → 0, como en el modelo que se busca. Debido a que k/M es una constante, ésta puede reemplazarse por K. Así, dN = KN(M − N) dt

(1)

Lo cual establece que la razón de crecimiento es proporcional al producto del tamaño de la población y la diferencia entre el tamaño máximo y el tamaño real de la población. Ahora es posible determinar N en la ecuación diferencial (1) utilizando el método de separación

7R.

W. Poole, An Introduction to Quantitative Ecology (Nueva York: McGraw-Hill Book Company, 1974).

Sección 15.6

de variables:

Más aplicaciones de ecuaciones diferenciales

dN = K dt N(M − N) 1 dN = K dt N(M − N)

715

(2)

La integral que aparece en el lado izquierdo puede encontrarse usando la fórmula (5) de la tabla de integrales del apéndice B. Así, la ecuación (2) se convierte en

entonces

1 N ln = Kt + C M M −N ln

N = MKt + MC M −N

Como N > 0 y M − N > 0, es posible escribir ln

N = MKt + MC M −N

En forma exponencial, se tiene N = eMKt+MC = eMKt eMC M −N

Al reemplazar la constante positiva eMC por A y despejar N se obtiene N = AeMKt M −N

N = (M − N)AeMKt

N = MAeMKt − NAeMKt

NAeMKt + N = MAeMKt

N(AeMKt + 1) = MAeMKt N=

MAeMKt AeMKt + 1

Al dividir el numerador y el denominador entre AeMKt, resulta M M N= = 1 1 −MKt 1 + MKt 1+ e Ae A Al reemplazar 1/A por b y MK por c se obtiene la llamada función logística: Función logística

N

La función definida por M

M 2

N=

M 1 + be−ct

(3)

se llama función logística o función logística de Verhulst-Pearl. M N 1  bect t

FIGURA 15.3 Curva logística.

La gráfica de la ecuación (3), llamada curva logística, tiene forma de S, tal como se muestra en la figura 15.3. Observe que la recta N = M es una asíntota horizontal; esto es, M M = =M lím −ct t→∞ 1 + be 1 + b(0) Además, a partir de la ecuación (1), la tasa de crecimiento es KN(M − N)

716

Capítulo 15

Métodos y aplicaciones de la integración

que puede considerarse como una función de N. Para encontrar cuándo ocurre la máxima d razón de crecimiento, se despeja N de [KN(M − N)] = 0 : dN d d [KN(M − N)] = [K(MN − N 2 )] dN dN = K[M − 2N] = 0

Así, N = M/2. En otras palabras, la razón de crecimiento aumenta hasta que el tamaño de la población es M/2 y después disminuye. La razón máxima de crecimiento ocurre cuando N = M/2 y corresponde a un punto de inflexión en la gráfica de N. Para encontrar el valor de t en el que ocurre esto, se sustituye M/2 por N en la ecuación (3) y se despeja t: M M = 2 1 + be−ct

1 + be−ct = 2 1 e−ct = b ct e =b

ct = ln b t=

forma logarítmica

ln b c

Por lo tanto, la razón máxima de crecimiento ocurre en el punto ((ln b]/c, M/2). Se observa que es posible reemplazar e−c por C en la ecuación (3) y entonces la función logística tiene la siguiente forma: Forma alternativa de la función logística

N=

EJEMPLO 1

M 1 + bC t

Crecimiento logístico de la membresía de un club

Suponga que el número máximo de socios en un club nuevo será de 800 personas debido a las limitaciones de espacio. Hace un año, el número inicial de socios era de 50 personas, pero ahora es de 200. Si el número de socios aumenta como una función logística, ¿cuántos socios habrá dentro de tres años? Solución: Sea N el número de socios inscritos t años después de la formación del club.

Entonces, a partir de la ecuación (3), N=

M 1 + be−ct

Aquí, M = 800 y cuando t = 0, se tiene N = 50. De manera que 50 =

800 = 16 50 b = 15

1+b = Así,

800 1+b

N=

800 1 + 15e−ct

(4)

Más aplicaciones de ecuaciones diferenciales

Sección 15.6

717

Cuando t = 1, entonces N = 200, así que se tiene

800 1 + 15e−c 800 1 + 15e−c = =4 200 1 3 = e−c = 15 5 1 Por consiguiente, c = − ln 5 = ln 5. En vez de sustituir este valor de c en la ecuación (4), es más conveniente sustituir el valor de e−c ahí: 800 N= t 1 + 15 15 200 =

Dentro de tres años, t será 4. Por lo tanto, N=

800

1 + 15

1 4 5

≈ 781

Ahora resuelva el problema 5 v

Modelado de la difusión de un rumor Ahora se considerará un modelo simplificado8 de cómo se difunde un rumor en una población de tamaño M. Una situación similar sería la difusión de una epidemia o de una nueva moda. Sea N = N(t) el número de personas que conocen el rumor en el tiempo t. Se supondrá que quienes conocen el rumor lo difunden en forma aleatoria entre la población y que quienes lo oyen se convierten en difusores del rumor. Además, se supondrá que cada conocedor del rumor lo comunica a k individuos por unidad de tiempo. (Algunos de estos k individuos pueden conocer ya el rumor). Se busca una expresión para describir la razón de crecimiento de conocedores del rumor. En una unidad de tiempo, casi cada una de N personas comunicarán el rumor a k personas. Así, el número total de personas que oyen el rumor en un tiempo unitario es (aproximadamente) Nk. Sin embargo, se tiene interés sólo en los nuevos conocedores. La proporción de la población que no conoce el rumor es (M − N)/M. De modo que el número total de nuevos conocedores del rumor es M −N Nk M que puede escribirse como (k/M)N(M − N). Por lo tanto, k dN = N(M − N) dt M

k M Esta ecuación diferencial tiene la forma de la ecuación (1), por lo que su solución, a partir de la ecuación (3), es una función logística: M N= 1 + be−ct = KN(M − N),

EJEMPLO 2

donde K =

Rumor en un campus

En una gran universidad de 45 000 estudiantes, una estudiante de sociología está investigando la difusión de un rumor en el campus. Cuando comienza su investigación, determina que 300 estudiantes conocen el rumor. Después de una semana, determina que 900 lo conocen. Suponiendo un crecimiento logístico, estime el número de estudiantes que conocen el rumor después de cuatro semanas de comenzada la investigación. Redondee la respuesta al millar más cercano. Solución: Sea N el número de estudiantes que conocen el rumor t semanas después de que

comienza la investigación. Entonces, N= 8Es

M 1 + be−ct

decir, más simplificado que el modelo descrito en la sección Explore y amplíe del capítulo 8.

718

Capítulo 15

Métodos y aplicaciones de la integración

Aquí M, el tamaño de la población, es de 45 000 y cuando t = 0, N = 300. Así, se tiene 45 000 1+b 45 000 1+b = = 150 300 b = 149 300 =

Por lo tanto,

N=

45 000 1 + 149e−ct

Cuando t = 1, entonces N = 900. Por consiguiente, 45 000 900 = 1 + 149e−c 45 000 = 50 1 + 149e−c = 900 49 , entonces Por lo tanto, e−c = 149 N= Cuando t = 4,

N=

45 000

1 + 149

45 000

1 + 149

49 4 149

49 t 149

≈ 16 000

Después de cuatro semanas, aproximadamente 16 000 estudiantes conocerán el rumor. Ahora resuelva el problema 3 v

Ley de enfriamiento de Newton Esta sección concluye con una interesante aplicación de una ecuación diferencial. En un homicidio, la temperatura del cuerpo de la víctima disminuirá gradualmente de 37 °C (temperatura normal del cuerpo) a la temperatura del entorno (temperatura ambiente). En general, la temperatura de un cuerpo en proceso de enfriamiento cambia a una razón proporcional a la diferencia entre la temperatura del cuerpo y la temperatura ambiente. Este enunciado se conoce como ley de enfriamiento de Newton. Así, si T(t) es la temperatura del cuerpo en el tiempo t y la del medio ambiente es a, entonces dT = k(T − a) dt

donde k es una constante de proporcionalidad. Por lo tanto, la ley de enfriamiento de Newton es una ecuación diferencial. Puede aplicarse para determinar el momento en que se cometió un homicidio, tal como ilustra el siguiente ejemplo. EJEMPLO 3

Momento del asesinato

Un rico industrial fue encontrado asesinado en su casa. La policía llegó a la escena del crimen a las 11:00 p.m. La temperatura del cadáver era de 31 °C en ese momento y una hora después era de 30 °C. La temperatura de la habitación en que se encontró el cadáver era de 22 °C. Estime la hora en que ocurrió el asesinato. Solución: Sean t el número de horas después de que fue descubierto el cadáver y T(t) la

temperatura (en grados Celsius) de éste en el tiempo t. Se desea encontrar el valor de t para el cual T = 37 (temperatura normal del cuerpo). Este valor de t será, por supuesto, negativo. Por la ley de enfriamiento de Newton, dT = k(T − a) dt

Sección 15.6

Más aplicaciones de ecuaciones diferenciales

719

donde k es una constante y a (la temperatura ambiente) es 22. Así, dT = k(T − 22) dt Separando variables, se tiene dT = k dt T − 22 dT = k dt T − 22 ln |T − 22| = kt + C

Debido a que T − 22 > 0,

ln (T − 22) = kt + C

Cuando t = 0, entonces T = 31. Por lo tanto, ln (31 − 22) = k · 0 + C Por consiguiente,

C = ln 9

ln (T − 22) = kt + ln 9

ln (T − 22) − ln 9 = kt T − 22 a = kt ln ln a − ln b = ln 9 b Cuando t = 1, entonces T = 30, por lo que 30 − 22 =k·1 ln 9 8 k = ln 9 Por lo tanto, T − 22 8 ln = t ln 9 9 Ahora encuentre t cuando T = 37: 37 − 22 8 ln = t ln 9 9 ln (15/9) t= ≈ −4.34 ln (8/9) De acuerdo con esto, el crimen ocurrió aproximadamente 4.34 horas antes del tiempo en que fue descubierto el cadáver (11:00 p.m.). Como 4.34 horas son (aproximadamente) 4 horas 20 minutos, el industrial fue asesinado alrededor de las 6:40 p.m.

Ahora resuelva el problema 9 v

PROBLEMAS 15.6 1. Población La población de una ciudad sigue un crecimiento logístico y está limitada a 100 000 individuos. Si en 1995 la población era de 50 000 y en 2000 de 60 000, ¿cuánta población había en 2005? Redondee su respuesta a la centena más cercana. 2. Producción Una compañía cree que la producción de cierto artículo con sus instalaciones actuales tendrá un crecimiento logístico. En la actualidad se producen 200 unidades diarias y esta cantidad crecerá a 300 por día en un año. Si la producción se limita a 500 unidades por día, ¿cuál es la producción diaria prevista para dentro de dos años? Redondee su respuesta a la unidad más cercana. 3. Difusión de un rumor En una universidad de 40 000 estudiantes, la administración sostiene reuniones para analizar la idea de llevar una importante banda de rock para el fin de semana siguiente al regreso a clases. Antes de anunciar oficialmente los planes, el concejo administrativo difunde la información acerca del evento

como un rumor. Al final de una semana, 100 personas conocen el rumor. Suponiendo un crecimiento logístico, ¿cuánta gente conocerá el rumor después de dos semanas? Redondee su respuesta a la centena más cercana. 4. Propagación de una moda En una universidad con 50 000 estudiantes, se cree que el número de estudiantes con un tono de timbre especial en sus teléfonos móviles está siguiendo un patrón de crecimiento logístico. El periódico estudiantil investiga cuándo revela una encuesta que 500 estudiantes tienen el tono de llamada. Una semana después, una encuesta similar publica que 1500 estudiantes lo tienen. El periódico escribe una historia sobre esto e incluye una fórmula para predecir el número N = N(t) de los estudiantes que tendrá el tono de llamada t semanas después de la primera encuesta. ¿Cuál es la fórmula que publica el periódico?

720

Capítulo 15

Métodos y aplicaciones de la integración

5. Brote de gripe En una ciudad de 100 000 habitantes ocurre un brote de gripe. Cuando el departamento de salud comienza a registrar casos, hay sólo 500 personas infectadas. Una semana después hay 1000 infectados. Suponiendo un crecimiento logístico, estime el número de personas infectadas dos semanas después de que comenzó el registro. 6. Función sigmoide Un caso muy especial de la función logística definida por la ecuación (3) es la función sigmoide, obtenida al tomar M = b = c = 1 de manera que se tiene 1 N(t) = 1 + e−t (a) Muestre de manera directa que la función sigmoide es la solución de la ecuación diferencial dN = N(1 − N) dt y la condición inicial N(0) = 1/2 (b) Muestre que (0, 1/2) es un punto de inflexión de la gráfica de la función sigmoide. (c) Muestre que la función 1 1 − f (t) = 1 + e−t 2 es simétrica con respecto al origen. (d) Explique cómo el inciso (c) anterior demuestra que la función sigmoide es simétrica con respecto al punto (0, 1/2) y, al mismo tiempo, explique lo que esto significa. (e) Bosqueje la gráfica de la función sigmoide. 7. Biología En un experimento,9 cinco Paramecia se colocaron en un tubo de ensayo que contenía un medio nutritivo. El número N de Paramecia presente en el tubo al final de t días está dado, aproximadamente, por 375 N= 1 + e5.2−2.3t (a) Demuestre que esta ecuación se puede escribir como N=

375 1 + 181.27e−2.3t

por lo que es una función logística. (b) Encuentre límt→∞ N. 8. Biología En un estudio del crecimiento de una colonia de organismos unicelulares,10 se obtuvo la siguiente ecuación 0.2524 0≤x≤5 N = −2.128x e + 0.005125 donde N es el área estimada del crecimiento en centímetros cuadrados y x es la edad de la colonia en días después de la primera observación. (a) Escriba esta ecuación en la forma de una función logística. (b) Encuentre el área cuando la edad de la colonia es 0. 9. Tiempo de un asesinato Se cometió un homicidio en un almacén abandonado y la policía descubrió el cuerpo de la víctima a las 3:17 a.m. En ese momento la temperatura del cadáver era de 27 °C y la temperatura del almacén era de −5 °C. Una hora después la temperatura del cadáver era de 19 °C y no había cambiado la tempe-

ratura del almacén. La matemática forense de la policía realiza sus cálculos utilizando la ley de enfriamiento de Newton. ¿A qué hora reportará que ocurrió el asesinato? 10. Formación de enzimas Una enzima es una proteína que actúa como catalizador para incrementar la velocidad de una reacción que ocurre en las células. En cierta reacción, una enzima A se convierte en otra enzima B. La enzima B actúa como catalizador en su propia formación. Sean p la cantidad de enzima B en el tiempo t e I la cantidad total de ambas enzimas cuando t = 0. Suponga que la razón de formación de B es proporcional a p(I − p). Sin usar el cálculo en forma directa, encuentre el valor de p para el cual la razón de formación será un máximo. 11. Recolección de fondos Un pueblo pequeño decide realizar una colecta para comprar un camión de bomberos que cuesta $200 000. La cantidad inicial en la colecta es de $50 000. Con base en colectas anteriores, se determinó que t meses después del inicio de esta colecta, la razón dx/dt con la que se recibe dinero es proporcional a la diferencia entre la cantidad deseada de $200 000 y la cantidad total x que haya en el fondo en ese momento. Después de un mes se tiene un total de $100 000 en el fondo. ¿Cuánto se tendrá después de tres meses?

12. Tasa de nacimientos En un análisis de las propiedades inesperadas de modelos matemáticos de población, Bailey11 considera el caso en que la tasa de nacimientos por individuo es proporcional al tamaño N de la población en el tiempo t. Como la tasa de crecimien1 dN , esto significa que to por individuo es N dt 1 dN = kN N dt de manera que dN sujeta a N = N0 en t = 0 = kN 2 dt donde k > 0. Demuestre que N0 N= 1 − kN0 t Use este resultado para demostrar que lím N = ∞

como t →

1 kN0

−

Esto significa que en un intervalo finito de tiempo hay una cantidad infinita de crecimiento. Tal modelo sólo podría ser útil para calcular un crecimiento rápido en un intervalo corto de tiempo. 13. Población Suponga que la razón de crecimiento de una población es proporcional a la diferencia entre algún tamaño máximo M y el número N de individuos presentes en la población en el tiempo t. Suponga también que cuando t = 0, el tamaño de la población es N0. Encuentre una fórmula para N.

9G.

F. Gause, The Struggle for Existence (Nueva York: Hafner Publishing Co., 1964). 10A. J. Lotka, Elements of Mathematical Biology (Nueva York: Dover Publications, Inc., 1956).

11N. T. J. Bailey, The Mathematical Approach to Biology and Medicine (Nueva York: John Wiley & Sons, Inc., 1967).

Sección 15.7

721

Integrales impropias

Objetivo

15.7 Integrales impropias12

Definir y evaluar integrales impropias.

Suponga que f (x) es continua y no negativa para a ≤ x < ∞. (Vea la figura 15.4). Se sabe b que la integral a f (x) dx es el área de la región ubicada entre la curva y = f (x) y el eje x desde x = a hasta x = b. Cuando b → ∞, se puede pensar en lím

b→∞ a

f (x) dx

y

y

y  f (x )

y  f (x )

a

x

b

FIGURA 15.4

b

a

Área desde a hasta b.

FIGURA 15.5



x

Área desde a hasta b cuando b → ∞.

como en el área de la región no acotada y que aparece sombreada en la figura 15.5. Este límite, que se abrevia como ∞ f (x) dx (1) a

se llama integral impropia. (Este tipo de integrales se llaman integrales impropias de primera especie. Existen las integrales impropias de segunda especie, pero no se tratan en este ∞ libro). Si este límite existe, se dice que a f (x) dx es convergente y que la integral impropia converge hacia ese límite. En este caso, se considera que la región no acotada tiene un ∞ área finita y esta área se representa mediante a f (x) dx . Si el límite no existe, se dice que la integral impropia es divergente y la región no tiene un área finita. Podemos eliminar la restricción de que f (x) ≥ 0. En general, la integral impropia ∞ f (x) dx está definida por a ∞

f (x) dx = lím

b

b→∞ a

a

f (x) dx

Otros tipos de integrales impropias son Otros tipos de integrales impropias son b

−∞

y

∞ −∞

f (x) dx

(2)

f (x) dx

(3)

En cada uno de los tres tipos de integrales impropias [(1), (2) y (3)], el intervalo sobre el que se evalúa la integral tiene longitud infinita. La integral impropia descrita en (2) se define como b

AP LÍ Q U E LO u 6. La razón a la que el cuerpo humano elimina cierto medicamento de su sistema se puede aproximar por medio de R(t) = 3e−0.1t − 3e−0.3t, donde R(t) está en mililitros por minuto y t es el tiempo en minutos desde que se toma la medicina. Determine ∞ (3e−0.1t − 3e−0.3t ) dt , la cantidad 0 total de medicamento que se elimina.

−∞

f (x) dx = lím

a→−∞ a

b

f (x) dx

b

Si este límite existe, se dice que −∞ f (x) dx es convergente. En caso contrario, es divergente. La integral impropia descrita en (3) se definirá después del ejemplo siguiente. EJEMPLO 1

Integrales impropias de la forma

∞ a

f (x) dx y

b −∞

f (x) dx

Determine si las siguientes integrales impropias son convergentes o divergentes. Para las integrales que sean convergentes, calcule su valor.

12En

caso de que no se vaya a cubrir el capítulo 16, esta sección puede omitirse.

722

Capítulo 15

Métodos y aplicaciones de la integración

a.

∞ 1

1 dx x3

∞

b.

−∞

1

b

b

x −2 b→∞ 2 1 1 1 1 1 1 = −0 + = = lím − 2 + b→∞ 2b 2 2 2

1

Por lo tanto, 0

1 dx = lím b→∞ x3

∞

Solución:

x −3 dx = lím −

1 1 dx converge hacia . 3 x 2

ex dx 0

Solución:

−∞

0

ex dx = lím

a→−∞ a

0

ex dx = lím ex a→−∞

a

= lím (1 − e ) = 1 − 0 = 1 a→−∞

a

e0 = 1

(Aquí se usa el hecho de que cuando a → −∞, la gráfica de y = ea se aproxima al eje a, por 0 lo que ea → 0). Por lo tanto, −∞ ex dx converge hacia 1. c.

∞

1

1 √ dx x

1 √ dx = lím b→∞ x

∞

Solución:

1

b 1

x −1/2 dx = lím 2x 1/2 b→∞

√

= lím 2( b − 1) = ∞ b→∞

b 1

Por lo tanto, la integral impropia diverge. Ahora resuelva el problema 3 v La integral impropia mas (1) y (2):

∞ −∞

f (x) dx se define en términos de integrales impropias de las for∞ −∞

ex dx =

0 −∞

ex dx +

∞ 0

ex dx

(4)

Si ambas integrales del lado derecho de la ecuación (4) son convergentes, entonces se dice ∞ que −∞ f (x) dx es convergente; en caso contrario, es divergente. EJEMPLO 2

Integral impropia de la forma ∞

Determine si

−∞

∞ −∞ 0

Por el ejemplo 1(b), −∞

0

Como

∞ x 0 e

f (x) dx

ex dx es convergente o divergente.

Solución:

∞

∞ −∞

ex dx =

0 −∞

ex dx +

∞ 0

ex dx

ex dx = 1 . Por otra parte,

ex dx = lím

b

b→∞ 0

dx es divergente,

ex dx = lím ex

∞ x −∞ e

b→∞

b 0

= lím (eb − 1) = ∞ b→∞

dx también es divergente.

Ahora resuelva el problema 11 v

Sección 15.7

EJEMPLO 3

Integrales impropias

723

Función de densidad

En estadística, una función f se llama función de densidad si f (x) ≥ 0 y ∞ −∞

Suponga que

f (x) dx = 1 para x ≥ 0 en otro caso

ke−x 0 es una función de densidad. Encuentre k. f (x) =

Solución: La ecuación

∞ −∞

f (x) dx = 1 se escribe como 0

f (x) dx +

−∞

Debido a que f (x) = 0 para x < 0, ∞

0

lím

b

b→∞ 0

0 −∞

0

f (x) dx = 1

f (x) dx = 0. Así,

ke−x dx = 1 ke−x dx = 1

lím −ke−x

b→∞

∞

b 0

=1

lím ( − ke−b + k) = 1

b→∞

0+k =1 k=1

lím e−b = 0

b→∞

Ahora resuelva el problema 13 v

PROBLEMAS 15.7 En los problemas del 1 al 12, determine las integrales en caso de que existan. Indique cuáles son divergentes. ∞ ∞ 1 1 1. dx 2. dx 3 x (3x − 1)2 3 1 ∞ ∞ 1 1 3. dx 4. dx 3 x (x + 2)2 1 2 5.

7. 9. 11.

∞

37 ∞ 1

e−x dx

6.

1 √ dx x

8.

−3

−∞ (x ∞ −∞

1 dx + 1)2

2xe−x dx 2

∞

0

∞

4

10. 12.

(5 + e−x ) dx

∞ 1

∞

−∞

x dx

(x 2 + 9)3 1 dx √ 3 x−1

(5 − 3x) dx

13. Función de densidad La función de densidad para la vida x, en horas, de un componente electrónico en un medidor de radiación está dada por k f (x) = x 2 para x ≥ 800 0 para x < 800 (a) Si k satisface la condición de que

∞ 800

(b) La probabilidad de que el componente dure por lo menos 1200 ∞ horas está dada por 1200 f (x) dx . Evalúe esta integral. 14. Función de densidad Dada la función de densidad f (x) =

ke−2x 0

para x ≥ 1 en caso contrario

encuentre k. (Sugerencia: Vea el ejemplo 3). 15. Utilidades futuras Para un negocio, el valor presente de todas las utilidades futuras a un interés anual r compuesto continuamente está dado por ∞ 0

p(t)e−rt dt

donde p(t) es la utilidad anual en el tiempo t. Con p(t) = 500 000 y r = 0.02, evalúe esta integral. 16. Psicología En un modelo psicológico para la detección de señales,13 la probabilidad α de reportar una señal cuando no hay presencia de ninguna señal está dada por α=

f (x) dx = 1, encuentre k. 13D.

∞ xc

e−x dx

x≥0

Laming, Mathematical Psychology (Nueva York: Academic Press, Inc., l973).

724

Capítulo 15

Métodos y aplicaciones de la integración

La probabilidad β (letra griega “beta”) de detectar una señal cuando ésta se encuentra presente es β=

∞ xc

ke−kx dx

x≥0

En ambas integrales, xc es una constante (llamada valor de criterio en este modelo). Encuentre α y β si k = 18 . 17. Encuentre el área de la región ubicada en el tercer cuadrante y limitada por la curva y = e3x y el eje x. 18. Economía En el análisis de la entrada de una empresa a una industria, Stigler14 utiliza la ecuación V = π0

∞ 0

donde π0, θ (letra griega “teta”) y ρ (letra griega “ro”) son constantes. Demuestre que V = π0/(ρ − θ) si θ < ρ. 19. Población La razón de crecimiento anual predicha para la población de cierta ciudad pequeña está dada por 40 000 (t + 2)2

donde t es el número de años contados a partir de ahora. A largo plazo (es decir, cuando t → ∞), ¿cuál es el cambio esperado en la población a partir del nivel actual?

eθt e−ρt dt

Repaso del capítulo 15 Términos y símbolos importantes

Ejemplos

Sección 15.1 Integración por partes integración por partes Sección 15.2 Integración mediante fracciones parciales función racional propia factores lineales distintos factores lineales repetidos factores cuadráticos irreducibles distintos factores cuadráticos irreducibles repetidos Sección 15.3 Integración por medio de tablas valor presente y monto acumulado de una anualidad continua Sección 15.4 Valor promedio de una función valor promedio de una función Sección 15.5 Ecuaciones diferenciales ecuación diferencial de primer orden separación de variables crecimiento y decaimiento exponencial constante de decaimiento vida media Sección 15.6 Más aplicaciones de ecuaciones diferenciales función logística ley de enfriamiento de Newton Sección 15.7 Integrales impropias integral impropia convergente divergente ∞ a

f (x) dx,

b −∞

f (x) dx,

∞ −∞

f (x) dx

Ej. 1, p. 691 Ej. 4, p. 698 Ej. 1, p. 696 Ej. 2, p. 696 Ej. 3, p. 697 Ej. 4, p. 698 Ej. 8, p. 704 Ej. 1, p. 706 Ej. 1, p. 709 Ej. 3, p. 711 Ej. 1, p. 716 Ej. 3, p. 718 Ej. 1, p. 721 Ej. 2, p. 722

Resumen En ocasiones, es posible determinar con facilidad una integral cuya forma es u dv, donde u y v son funciones de la misma variable, aplicando la fórmula de integración por partes: u dv = uv −

v du

Una función racional propia puede integrarse al aplicar la técnica de las fracciones parciales (aunque algunas de las fracciones parciales que pueden resultar tienen integrales que están fuera del alcance de este libro). Aquí la función racional se

14G.

Stigler, The Theory of Price, 3a. ed. (Nueva York: Macmillan Publishing Company, 1966), p. 344.

expresa como una suma de fracciones, cada una de las cuales es más fácil de integrar que la función original. Para determinar una integral que no tiene una forma conocida, a veces es posible hacerla coincidir con una fórmula de una tabla de integrales. Sin embargo, puede ser necesario transformarla en una forma equivalente antes de que pueda existir coincidencia. Una anualidad es una serie de pagos efectuados en determinado periodo. Suponga que los pagos se hacen continuamente durante T años, de manera que un pago en el tiempo t es a la tasa de f (t) por año. Si la tasa anual de interés es r

Capítulo 15

compuesta de manera continua, entonces el valor presente de la anualidad continua está dado por T

A=

0

f (t)e−rt dt

y el monto acumulado está dado por S=

T 0

r(T −t)

f (t)e

Repaso

725

La constante λ se llama constante de decaimiento. El tiempo necesario para que la mitad del elemento decaiga representa la vida media del elemento: 0.69315 ln 2 ≈ vida media = λ λ Una cantidad N puede seguir una razón de crecimiento dada por dN = KN(M − N), dt

dt

El valor promedio f de una función f en el intervalo [a, b] está dado por b 1 f = f (x) dx b−a a Una ecuación que involucra la derivada de una función desconocida se llama ecuación diferencial. Si la derivada de mayor orden que se tiene es la primera, la ecuación se llama ecuación diferencial de primer orden. Algunas ecuaciones diferenciales de primer orden pueden resolverse por el método de separación de variables. En ese método, considerando la derivada como un cociente de diferenciales, se escribe la ecuación de manera que cada lado contenga sólo una variable y una sola diferencial en el numerador. Integrando ambos lados de la ecuación resultante se obtiene la solución. Esta solución incluye una constante de integración y se llama solución general de la ecuación diferencial. Si la función desconocida debe satisfacer la condición de que tenga un valor específico para un valor dado de la variable independiente, entonces puede encontrarse una solución particular. Las ecuaciones diferenciales surgen cuando se conoce una relación que implica la razón de cambio de una función. Por ejemplo, si una cantidad N en el tiempo t es tal que cambia a una razón proporcional a la cantidad presente, entonces dN = kN, donde k es una constante dt La solución de esta ecuación diferencial es N = N0 ekt

donde N0 es la cantidad presente en t = 0. El valor de k puede determinarse cuando se conoce el valor de N para un valor dado de t diferente de t = 0. Si k es positiva, entonces N sigue una ley exponencial de crecimiento; si k es negativa, N sigue una ley exponencial de decaimiento. Si N representa una cantidad de un elemento radiactivo, entonces dN = −λN, donde λ es una constante positiva. dt

Así, N sigue una ley exponencial de decaimiento y, por consiguiente, N = N0 e−λt

donde K y M son constantes

Al resolver esta ecuación diferencial se obtiene una función de la forma M N= , donde b y c son constantes 1 + be−ct que se llama función logística. Muchos tamaños de poblaciones pueden describirse por medio de una función logística. En este caso, M representa el límite del tamaño de la población. Una función logística se usa también en el análisis de la difusión de un rumor. La ley de enfriamiento de Newton establece que la temperatura T de un cuerpo que se enfría en el tiempo t cambia a una razón que es proporcional a la diferencia T − a, donde a es la temperatura del medio ambiente. Así, dT = k(T − a), donde k es una constante dt La solución de esta ecuación diferencial puede usarse para determinar, por ejemplo, la hora a la que se cometió un homicidio. Una integral de la forma ∞ a

b

f (x) dx

−∞

f (x) dx

∞

o bien

−∞

se llama integral impropia. Las primeras dos integrales se definen de la manera siguiente: ∞ a

y

b −∞

b

f (x) dx = lím

b→∞ a

f (x) dx b

f (x) dx = lím

a→−∞ a

f (x) dx

b Si a f (x) dx [o −∞ f (x) dx ] es un número finito, se dice que la integral es convergente, de otra manera, que es divergente. ∞ La integral impropia −∞ f (x) dx está definida por ∞

∞

−∞

f (x) dx =

0

−∞

f (x) dx +

∞

0

f (x) dx

Si ambas integrales incluidas en el lado derecho son conver∞ gentes, se dice que −∞ f (x) dx es convergente, de otra manera, es divergente.

Problemas de repaso En los problemas del 1 al 22, determine las integrales. 1 1. x 2 ln x dx dx 2. √ 4x 2 + 1 2 16x 4. dx 3. 9x 2 + 16 dx 3 − 4x 0

f (x) dx

5.

15x − 2 dx (3x + 1)(x − 2)

6.

7.

dx x(x + 2)2

8.

eb ea

1 dx x ln x dx −1

x2

726 9. 11. 13. 15. 17. 15

19.

16

21.

Capítulo 15

Métodos y aplicaciones de la integración

dx √ x 2 9 − 16x 2 dx x 2 − a2

10. 12.

49xe7x dx

14.

dx 2x ln x 2

16.

2x dx 3 + 2x

18.

5x 2 + 2 dx x3 + x √ ln (x + 1) x + 1 dx

15

20.

16

22.

x 3 ln x 2 dx x dx √ 2 + 5x dx 2 + 3e4x dx x(x + a) x2

dx √ 4x 2 − 9

3x 3 + 5x 2 + 4x + 3 dx x4 + x3 + x2

x 2 ex dx

23. Encuentre el valor promedio de f (x) = 3x2 + 2x en el intervalo [2, 4]. 24. Encuentre el valor promedio de f (t) = t2et en el intervalo [0, 1]. En los problemas 25 y 26, resuelva las ecuaciones diferenciales. 25. y = 3x 2 y + 2xy y>0 26. y − f (x)e

f (x)−y

=0

y(0) = f (0)

En los problemas del 27 al 30, determine las integrales impropias, en caso de que existan.17 Indique cuáles son divergentes. ∞ 0 1 27. dx 28. e2x dx 2.5 x 1 −∞

36. Inscripciones a la universidad Una universidad cree que la matrícula sigue un crecimiento logístico. El año pasado, la matrícula fue de 10 000 y este año de 11 000. Si la universidad puede recibir un máximo de 20 000 estudiantes, ¿cuál es la matrícula esperada para el año próximo? 37. Hora de un asesinato Un médico forense es llamado a un caso de homicidio. Llega a las 6:00 p.m. y encuentra que la temperatura de la víctima es de 35 °C. Una hora después, la temperatura del cadáver es de 34 °C. La temperatura en la habitación es de 25 °C. Aproximadamente, ¿a qué hora se cometió el crimen? (Suponga que la temperatura normal del cuerpo humano es de 37 °C). 38. Anualidad Encuentre el valor presente, al entero más cercano, de una anualidad continua con tasa anual de 6% durante 12 años si el pago en el tiempo t es a una razón anual de f(t) = 10t. 1839. Altas de hospital Para un grupo de individuos hospitalizados, suponga que la proporción de altas al término de t días está dada por t

0

f (x) dx

donde f (x) = 0.007e−0.01x + 0.00005e−0.0002x . Evalúe ∞

0

f (x) dx

1840.

Consumo de un producto Suponga que A(t) es la cantidad de un producto que se consume en el tiempo t y que A sigue una ley de crecimiento exponencial. Si t1 < t2 y en el tiempo t2 la cantidad consumida A(t2) es el doble de la cantidad consumida en el tiempo t1, A(t1), entonces t2 − t1 se llama periodo de duplicación. En un análisis de crecimiento exponencial, Shonle19 establece que en condiciones de crecimiento exponencial, “la cantidad de un producto consumido durante un periodo de duplicación es igual al total utilizado en todo el tiempo hasta el principio del periodo de duplicación”. Para justificar esta afirmación, reproduzca la argumentación de Shonle de la manera siguiente. La cantidad del producto consumido hasta el tiempo t1 está dada por

∞ 1 2 xe1−x dx dx 30. 2x 1 −∞ 31. Población La población de una ciudad de rápido crecimiento era de 500 000 habitantes en 1980 y de 1 000 000 en 2000. Suponiendo un crecimiento exponencial, proyecte la población para 2020. 32. Población La población de una ciudad se duplica cada 10 años debido a un crecimiento exponencial. En cierto tiempo, la población es de 40 000 habitantes. Encuentre una expresión para el número N de personas t años después. Escriba su respuesta en términos de ln 2. 33. Radiactividad Si después de 100 años queda 95% de una sustancia radiactiva, encuentre la constante de decaimiento y, al punto porcentual más cercano, calcule el porcentaje de la cantidad original presente después de 200 años. 34. Medicina Suponga que q es la cantidad de penicilina presente en el cuerpo en el tiempo t y sea q0 la cantidad en t = 0. Suponga también que la razón de cambio de q con respecto a t es proporcional a q y que q disminuye cuando t aumenta. Entonces se tiene dq/dt = −kq, donde k > 0. Despeje q. ¿Qué porcentaje de la cantidad original se tiene cuando t = 7/k? 35. Biología Dos organismos se colocan inicialmente en un medio y empiezan a multiplicarse. El número N de organismos presentes después de t días se registra en una gráfica cuyo eje horizontal es el eje t y el eje vertical es el eje N. Se observa que los puntos caen en una curva logística. El número de organismos presentes después de seis días es de 300 y después de 10 días tiende a un límite de 450. Encuentre la ecuación logística.

Demuestre que esta relación implica que ek(t2 −t1 ) = 2 . Sustituya este valor en la ecuación (5); su resultado debe ser el mismo que el total usado durante todo el tiempo hasta t1, a saber, ( A0 /k)ekt1 .

15Los

18Los

16Los

19J.

29.

∞

problemas 19 y 20 se refieren a la sección 15.2. problemas 21 y 22 se refieren a la sección 15.1. 17Los problemas del 27 al 30 se refieren a la sección 15.7.

t1 −∞

A0 ekt dt

k> 0

donde A0 es la cantidad cuando t = 0. Demuestre que esto es igual a (A0 /k)ekt1 . Enseguida, la cantidad consumida durante el intervalo que va de t1 a t2 es t2 t1

A0 ekt dt

Demuestre que esto es igual a A0 kt1 k(t2 −t1 ) − 1] e [e k

(5)

Si el intervalo [t1 , t2 ] es un periodo de duplicación, entonces A0 ekt2 = 2A0 ekt1

problemas 39 y 40 se refieren a la sección 15.7. I. Shonle, Environmental Applications of General Physics (Reading, Mass.: Addison-Wesley Publishing Company, Inc., 1975).

Capítulo 15

41. Ingreso, costo y utilidad La tabla siguiente muestra los valores de las funciones de ingreso marginal (IM) y de costo marginal (CM) de una empresa: q

0

3

6

9

12

15

18

IM

25

22

18

13

7

3

0

CM

15

14

12

10

7

4

2

El costo fijo de la compañía es 25. Suponga que la utilidad es máxima cuando IM = CM y que esto ocurre cuando q = 12. Además,

EXPLORE Y AMPLÍE

E

Explore y amplíe

727

suponga que la producción de la empresa se elige de tal forma que maximice la utilidad. Use la regla del trapecio y la regla de Simpson para resolver cada uno de los siguientes incisos. (a) Estime el ingreso total usando tantos datos como sea posible. (b) Estime el costo total usando la menor cantidad posible de datos. (c) Determine cómo está relacionada la utilidad máxima con el área encerrada por la línea q = 0 y las curvas IM y CM, use esta relación para estimar la utilidad máxima tan exactamente como sea posible.

Dietas

n la actualidad existe un gran interés en las dietas y la pérdida de peso. Algunas personas quieren perder peso para “verse bien”, otras por razones de salud o condición física. De hecho, algunas lo hacen por presión de las amistades. Con frecuencia aparecen anuncios publicitarios en televisión, periódicos y revistas sobre programas para control de peso. En muchas librerías, secciones enteras se dedican a las dietas y al control de peso.

Suponga que se quiere determinar un modelo matemático para saber el peso de una persona sometida a una dieta baja en calorías.20 El peso de una persona depende tanto de la tasa diaria de energía ingerida, digamos C calorías diarias, como de la tasa diaria de energía consumida, que típicamente tiene un valor de entre 15 y 20 calorías por día por cada libra de peso del cuerpo. El consumo depende de la edad, el sexo, la razón metabólica, etc. Para un valor promedio de 17.5 calorías por libra y por día, una persona que pese w libras consume 17.5w calorías por día. Si C = 17.5w, entonces su peso permanece constante; de otra manera, se tiene ganancia o pérdida de peso según si C es mayor o menor que 17.5w. ¿Qué tan rápido ocurrirá la ganancia o pérdida de peso? La hipótesis fisiológica más plausible es que dw/dt es proporcional al exceso neto (o déficit) C − 17.5w en el número de calorías por día. Esto es, dw = K(C − 17.5w) (1) dt donde K es una constante. El miembro izquierdo de la ecuación tiene unidades de libras por día y C − 17.5w tiene unidades de calorías por día. De modo que las unidades de K son libras por caloría. Por lo tanto, se requiere conocer cuántas libras, por cada exceso o déficit de calorías, se agregan o quitan al peso. El factor de conversión dietético que generalmente se usa es que 3500 calorías es el equivalente de una libra. Así, K = 1/3500 libras por caloría. Ahora, la ecuación diferencial que modela la ganancia o pérdida de peso es 1 dw = (C − 17.5w) dt 3500

(2)

Si C es constante, la ecuación es separable y su solución es w(t) =

C C e−0.005t + w0 − 17.5 17.5

(3)

donde w0 es el peso inicial y t está en días. A largo plazo, note que el peso de equilibrio (esto es, el peso cuando t → ∞) es weq = C/17.5.

20Adaptado

de A. C. Segal, “A Linear Diet Model”, The College Mathematics Journal, 18, núm. 1 (1987), pp. 44-45. Con autorización de la Mathematical Association of America.

728

Capítulo 15

Métodos y aplicaciones de la integración

Por ejemplo, si alguien que pese inicialmente 180 lb adopta una dieta de 2500 calorías por día, entonces se tiene weq = 2500/17.5 ≈ 143 libras y la función del peso es w(t) ≈ 143 + (180 − 143)e−0.005t = 143 + 37e−0.005t

En la figura 15.6 se muestra la gráfica de w(t). Observe cuánto tiempo toma estar cerca del peso de equilibrio de 143 libras. La vida media para el proceso es (ln 2)/0.005 ≈ 138.6 días, alrededor de 20 semanas (tomaría casi 584 días, u 83 semanas, llegar a las 145 libras). Esto pudiera ser la causa por la que muchas personas abandonan la dieta por frustración.

Problemas 1. Si una persona que pesa 200 lb adopta una dieta de 2000 calorías por día, determine a la libra más cercana el peso de equilibrio weq. Al día más cercano, ¿después de cuántos días esta persona tendrá un peso de 175 libras? Obtenga la respuesta de manera algebraica o usando una calculadora gráfica. 2. Demuestre que la solución de la ecuación (2) está dada por la ecuación (3). 3. El peso de una persona sometida a una dieta restringida en calorías está dado, en el tiempo t, por w(t). [Vea la ecuación (3)]. La diferencia entre este peso y el peso de equilibrio weq es w(t) − weq. Suponga que se requieren d días para que la persona pierda la mitad de esta diferencia de peso. Entonces w(t + d) = w(t) − 21 [w(t) − weq ]

ln 2 . 0.005 4. En forma ideal, la meta de la pérdida de peso debe establecerse en una consulta con un médico. Sin embargo, en general, un peso ideal está relacionado con la altura de la persona por el índice de masa corporal (IMC), que es igual al peso en kilogramos dividido entre la altura, en metros, al cuadrado. El rango óptimo de IMC es de 18.5 a 24.9. ¿Cuántas libras necesitaría perder una mujer de 5 pies 8 pulgadas de altura y 190 libras de peso para estar en el rango ideal de IMC? (Sea cuidadoso con las unidades cuando calcule la respuesta). Al día más cercano, ¿cuánto tardaría esa mujer en perder este exceso de peso con una dieta de 2200 calorías por día? Se puede encontrar más información sobre peso y dietas en www.consumer.gov/weightloss/setgoals.htm. 5. ¿Cuáles son los pros y los contras de adoptar una dieta “de choque” que tiene como base cambios drásticos en los hábitos alimenticios para lograr una pérdida de peso rápida?

Despeje d de esta ecuación y demuestre que d =

w

180 170 160 150 143 140

100

FIGURA 15.6

200

300

400

Peso como una función del tiempo.

t

16 16.1 Variables aleatorias continuas 16.2 Distribución normal 16.3 Aproximación normal a la distribución binomial Repaso del capítulo 16 EXPLORE Y AMPLÍE

Distribución acumulada de datos

729

Variables aleatorias continuas

S

uponga que usted está diseñando una red telefónica celular para una gran área urbana. En forma ideal, el sistema siempre tendría capacidad suficiente para satisfacer la demanda. Sin embargo, usted sabe que la demanda fluctúa. Algunos periodos de alta demanda pueden pronosticarse, como los días festivos, cuando muchas personas llaman a su familia. Pero otras veces estos periodos no son predecibles, como después de la ocurrencia de un terremoto u otro desastre natural, cuando muchas personas pueden llamar a los servicios de emergencia o tratar de comunicarse con amigos y parientes. La construcción y operación de un sistema telefónico con capacidad suficiente para manejar cualquier elevación repentina en la demanda, sin importar qué tan grande sea ésta, podrían resultar muy caras. ¿Cómo se puede lograr un equilibrio entre la meta de servir a los clientes y la necesidad de limitar los costos? Un método sensato sería diseñar un sistema capaz de manejar la carga de tráfico telefónico bajo condiciones de ocupación normales y aceptar el hecho de que, en raras ocasiones, el tráfico pesado conducirá a sobrecargas. No siempre puede predecirse cuándo se presentarán sobrecargas, puesto que desastres como lo terremotos ocurren sin previo aviso. Sin embargo, a usted le podría bastar con algunas buenas predicciones probabilísticas del volumen de tráfico futuro. Por ejemplo, podría construir un sistema que satisfaga la demanda 99.4% del tiempo. El restante 0.6% del tiempo, los clientes tendrían que sufrir retrasos intermitentes en el servicio. Una descripción probabilística del tráfico que se presenta en una red telefónica es ejemplo de una función de densidad de probabilidad. Tales funciones se estudiarán en este capítulo. Tienen una gran variedad de aplicaciones —no sólo en el cálculo de la frecuencia con la que un sistema estará sobrecargado, por ejemplo, sino también para calcular su carga promedio—. Lo anterior permite realizar la predicción de cosas como el consumo de energía promedio y el volumen promedio de la actividad de mantenimiento en un sistema.

730

Capítulo 16

Variables aleatorias continuas

Objetivo

16.1 Variables aleatorias continuas

Introducir las variables aleatorias continuas; analizar funciones de densidad, incluyendo distribuciones uniformes y exponenciales; analizar funciones de distribución acumulada y calcular la media, la varianza y la desviación estándar para una variable aleatoria continua.

Funciones de densidad En el capítulo 9, las variables aleatorias que se consideraron fueron primordialmente discretas. Ahora se estudiarán las variables aleatorias continuas. Una variable aleatoria es continua si puede tomar cualquier valor comprendido en algún intervalo o intervalos. Por lo general, una variable aleatoria continua representa datos que se han medido, como alturas, pesos, distancias y periodos. En contraste, las variables aleatorias discretas del capítulo 9 casi siempre representan datos que se cuentan. Por ejemplo, el número de horas de vida de una batería de calculadora es una variable aleatoria continua X. Si la vida máxima posible es de 1000 horas, entonces X puede tomar cualquier valor comprendido en el intervalo [0, 1000]. En un sentido práctico, la posibilidad de que X tome un solo valor específico, como 764.1238, es extremadamente remota. Resulta más significativo considerar la probabilidad de que X pertenezca a un intervalo, como el que va desde 764 hasta 765, es decir, 764 < X < 765. (A este respecto, la naturaleza de la medición de cantidades físicas, como el tiempo, indica que un enunciado como X = 764.1238 en realidad tiene la forma 764.123750 < X < 764.123849). En general, con una variable aleatoria continua, el interés está en la posibilidad de que pertenezca a un intervalo y no en que asuma un valor particular. Como otro ejemplo, considere un experimento en el que un número X es elegido de manera aleatoria del intervalo [0, 2]. Entonces X es una variable aleatoria continua. ¿Cuál es la probabilidad de que X pertenezca al intervalo [0, 1]? Debido a que se puede pensar vagamente en [0, 1] como en la “mitad” del intervalo [0, 2], una respuesta razonable (y correcta, es 21 . De manera similar, si se piensa en el intervalo [0, 21 ] como en “un cuarto” de [0, 2], entonces P(0 ≤ X ≤ 21 ) = 41 . En realidad, cada una de estas probabilidades es simplemente la longitud del intervalo dado dividido entre la longitud de [0, 2]. Por ejemplo, P 0≤X≤

1 2

=

1 longitud de [0, 21 ] 1 = 2 = longitud de [0, 2] 2 4

Ahora considere un experimento similar en el que X denota un número que se elige de manera aleatoria del intervalo [0, 1]. Como podría esperarse, la probabilidad de que X tome cualquier valor en algún intervalo dado dentro de [0, 1] es igual a la longitud del intervalo dado dividido entre la longitud de [0, 1]. Como [0, 1] tiene longitud 1, se puede decir simplemente que la probabilidad de que X pertenezca a un intervalo es la longitud del intervalo. Por ejemplo, P(0.2 ≤ X ≤ 0.5) = 0.5 − 0.2 = 0.3

y P(0.2 ≤ X ≤ 0.2001) = 0.0001. Es claro que, cuando la longitud de un intervalo tiende a 0, la probabilidad de que X tome un valor en ese intervalo también tiende a 0. Con esto en mente, se puede considerar a un solo valor, por ejemplo 0.2, como el caso limitante de un intervalo cuando la longitud del intervalo tiende a 0. (Piense en [0.2, 0.2 + x] cuando x → 0). Así, P(X = 0.2) = 0. En general, la probabilidad de que una variable aleatoria continua X tome un valor particular es 0. Como un resultado, la probabilidad de que X pertenezca a algún intervalo no se ve afectada si uno o los dos extremos del intervalo se incluyen o se excluyen. Por ejemplo, P(X ≤ 0.4) = P(X < 0.4) + P(X = 0.4) = P(X < 0.4) + 0 = P(X < 0.4)

De manera similar, P(0.2 ≤ X ≤ 0.5) = P(0.2 < X < 0.5). Las probabilidades asociadas con una variable aleatoria continua X pueden representarse de manera geométrica. Lo anterior se hace mediante la gráfica de una función y = f (x) tal que el área situada bajo esta gráfica (y por encima del eje x) entre las rectas x = a y x = b

Variables aleatorias continuas

Sección 16.1

731

y P(a   X  b)  área de la región sombreada y  f (x )

a

x

b

FIGURA 16.1 Función de densidad de probabilidad.

representa la probabilidad de que X asuma un valor entre a y b. (Vea la figura 16.1). Como b esta área está dada por la integral definida a f (x) dx, se tiene P(a ≤ X ≤ b) =

b a

f (x) dx

A la función f se le llama función de densidad de probabilidad para X (o simplemente función de densidad para X) y se dice que define la distribución de X. Como las probabilidades siempre son no negativas, siempre es cierto que f (x) ≥ 0. Asimismo, como debe ocurrir el evento −∞ < X < ∞, el área total bajo la curva de la función de densidad debe ser 1. Es ∞ decir, −∞ f (x) dx = 1. En resumen, se tiene la siguiente definición. Definición

Si X es una variable aleatoria continua, entonces una función y = f (x) se llama función de densidad (de probabilidad) para X si y sólo si tiene las siguientes propiedades: 1. f (x) ≥ 0 ∞ 2. −∞ f (x) dx = 1

Entonces se define

3. P(a ≤ X ≤ b) =

b a

f (x) dx

Para ilustrar una función de densidad, considere de nuevo el experimento previo en el que se selecciona de manera aleatoria un número X del intervalo [0, 1]. Recuerde que P(a ≤ X ≤ b) = longitud de [a, b] = b – a

(1)

donde a y b están en [0, 1]. Se mostrará que la función 1 0

f (x) =

si 0 ≤ x ≤ 1 en otro caso

(2)

cuya gráfica aparece en la figura 16.2(a), es una función de densidad para X. Para hacerlo, hay que verificar si f (x) satisface las tres condiciones establecidas en la definición de una f (x)

f (x) f (x ) 

1 si 0   x 1 0 en otro caso 1

1

1 (a)

x

a b 1 (b)

FIGURA 16.2 Función de densidad de probabilidad.

x

732

Capítulo 16

Variables aleatorias continuas

función de densidad. Primero, f (x) es 0 o 1, por lo que f (x) ≥ 0. Enseguida, puesto que f (x) = 0 para una x fuera de [0, 1], ∞

−∞

1

f (x) dx =

0

1 dx = x

1 0

=1

b

Por último, para verificar que P(a ≤ X ≤ b) = a f (x) dx , se calcula el área bajo la gráfica desde x = a hasta x = b [figura 16.2(b)]. Se tiene b

a

b

f (x) dx =

a

1 dx = x

b

=b−a

a

que, como se estableció en la ecuación (1), es P(a ≤ X ≤ b). A la función incluida en la ecuación (2) se le llama función de densidad uniforme sobre [0, 1] y se dice que X tiene una distribución uniforme. La palabra uniforme es significativa en el sentido de que la gráfica de la función de densidad es horizontal, o “plana”, sobre [0, 1]. Como resultado, X tiene la misma probabilidad de asumir un valor en un intervalo dentro de [0, 1] que en cualquier otro intervalo de igual longitud. En el ejemplo 1 se da una distribución uniforme más general.

f(x)

EJEMPLO 1

1 ba a

b

x

FIGURA 16.3 Función de densidad uniforme sobre [a, b].

Función de densidad uniforme

La función de densidad uniforme sobre [a, b] para la variable aleatoria X está dada por   1 si a ≤ x ≤ b f (x) = b − a 0 en otro caso 

(Vea la figura 16.3). Observe que sobre [a, b], la región bajo la gráfica es un rectángulo con altura 1/(b – a) y ancho b – a. Así, su área está dada por (1/(b – a))(b − a) = 1 de manera que ∞ −∞ f (x) dx = 1, como debe ser el caso para una función de densidad. Si [c, d] es cualquier intervalo dentro de [a, b], entonces d

P(c ≤ X ≤ d) = =

c

f (x) dx =

x b−a

d c

=

d c

d−c b−a

1 dx b−a

Por ejemplo, suponga que X se distribuye uniformemente sobre el intervalo [1, 4] y es necesario encontrar P(2 < X < 3). Entonces a = 1, b = 4, c = 2 y d = 3. Por lo tanto, 1 3−2 = P(2 < X < 3) = 4−1 3 Ahora resuelva el problema 3 incisos (a) a (g) v

APL Í Q U E LO u 1. Suponga que el tiempo (en minutos) que los pasajeros deben esperar para abordar un avión se distribuye de manera uniforme con una función de densidad f (x) = 601 , donde 0 ≤ x ≤ 60, y que f (x) = 0 en otro caso. ¿Cuál es la probabilidad de que un pasajero deba esperar entre 25 y 45 minutos?

EJEMPLO 2

Función de densidad

La función de densidad para una variable aleatoria X está dada por kx 0

f (x) =

si 0 ≤ x ≤ 2 en otro caso

donde k es una constante a. Encuentre k. Solución: Puesto que

∞ −∞ ∞ −∞

f (x) dx debe ser 1 y f (x) = 0 fuera de [0, 2], se tiene f (x) dx =

2

0

kx dx =

Así, k = 21 , de manera que f (x) = 21 x en [0, 2].

kx 2 2

2 0

= 2k = 1

Variables aleatorias continuas

Sección 16.1

b. Encuentre P( 21 < X < 1). Solución:

P

1

1 4) =

4

∞

e−x dx = lím

= lím −e−x b→∞

=0+e

−4

≈ 0.018

b 4

b→∞ 4

b

e−x dx

= lím (−e−b + e−4 ) b→∞

734

Capítulo 16

Variables aleatorias continuas f (x )

f(x )

x

2

a

FIGURA 16.5 F(2) = P(X ≤ 2) = área de la región sombreada.

b

x

P(a < X < b).

FIGURA 16.6

De manera alternativa, se puede evitar una integral impropia porque P(X > 4) = 1 − P(X ≤ 4) = 1 −

4 0

e−x dx

Ahora resuelva el problema 7 incisos (a), (b), (c) y (e) v La función de distribución acumulada F para la variable aleatoria continua X con función de densidad f está definida por F(x) = P(X ≤ x) =

x

−∞

f (t) dt

Por ejemplo, F(2) representa toda el área bajo la curva de densidad que está a la izquierda de la recta x = 2 (figura 16.5). Cuando f (x) es continua, se puede demostrar que F (x) = f (x)

Es decir, la derivada de la función de distribución acumulada es la función de densidad. Así, F es una antiderivada de f y, por el teorema fundamental del cálculo integral, P(a < X < b) =

b

a

f (x) dx = F(b) − F(a)

(3)

Esto significa que el área situada bajo la curva de densidad entre a y b (figura 16.6) es simplemente el área a la izquierda de b menos el área a la izquierda de a. f(x )

1  x 2 2 x si 0  0 en otro caso

f(x ) 

1

EJEMPLO 4

Determinación y aplicación de la función de distribución acumulada

Suponga que X es una variable aleatoria con una función de densidad dada por 2

f (x) =

x

1 x 2

0

si 0 ≤ x ≤ 2 en otro caso

como se muestra en la figura 16.7. FIGURA 16.7 Función de densidad para el ejemplo 4.

a. Determine y bosqueje la función de distribución acumulada. Solución: Como f (x) = 0 si x < 0, el área situada bajo la curva de densidad a la izquierda

de x = 0 es 0. Por consiguiente, F(x) = 0 si x < 0. Si 0 ≤ x ≤ 2, entonces F(x) =

F (x) 1

2

x

x

−∞

f (t) dt =

x

0

t2 1 t dt = 2 4

x

0

=

x2 4

Como f es una función de densidad y f (x) = 0 para x < 0 y también para x > 2, el área bajo la curva de densidad desde x = 0 hasta x = 2 es 1. Así, si x > 2, el área a la izquierda de x es 1, de modo que F(x) = 1. Por lo tanto, la función de distribución acumulada es  0 si x < 0     2 x F(x) = si 0 ≤ x ≤ 2  4    1 si x > 2

FIGURA 16.8 Función de distribución la cual se muestra en la figura 16.8. acumulada para el ejemplo 4.

Sección 16.1

Variables aleatorias continuase

735

b. Encuentre P(X < 1) y P(1 < X < 1.1). Solución: Usando los resultados del inciso (a), se tiene

P(X < 1) = F(1) =

1 12 = 4 4

A partir de la ecuación (3), P(1 < X < 1.1) = F(1.1) − F(1) =

1.12 1 − = 0.0525 4 4

Ahora resuelva el problema 1 v

Media, varianza y desviación estándar Para una variable aleatoria X con función de densidad f, la media µ [también llamada valor esperado de X, E(X)] está dada por µ = E(X ) =

∞ −∞

xf (x) dx

si la integral es convergente y puede pensarse en ella como en el valor promedio de X a largo plazo. La varianza σ2 [que también se escribe Var(X)] está dada por ∞

σ 2 = Var(X ) =

(x − µ)2 f (x) dx

−∞

si la integral es convergente. Usted debe haberse dado cuenta que estas fórmulas son similares a las correspondientes del capítulo 9 para una variable aleatoria discreta. Es fácil mostrar que una fórmula alternativa para la varianza es σ 2 = Var(X ) = La desviación estándar es

∞ −∞

x 2 f (x) dx − µ2

Var(X )

σ=

Por ejemplo, puede demostrarse que si X se distribuye de manera exponencial (vea el ejemplo 3), entonces µ = 1/k y σ = 1/k. Tal como sucede con una variable aleatoria discreta, la desviación estándar de una variable aleatoria continua X es pequeña si es probable que X adopte valores cercanos a la media pero poco posible que tome valores lejanos a la media. La desviación estándar es grande si lo opuesto es verdadero. EJEMPLO 5 AP LÍ Q U E LO u 3. La esperanza de vida (en años) de algunos pacientes después de haber contraído cierta enfermedad se distribuye de manera exponencial con k = 0.2. Use la información dada en el párrafo que precede al ejemplo 5 para encontrar la esperanza de vida media y la desviación estándar.

Determinación de la media y la desviación estándar

Si X es una variable aleatoria con una función de densidad dada por f (x) =

1 x 2

si 0 ≤ x ≤ 2 en otro caso

0

encuentre su media y su desviación estándar.

Solución: La media está dada simplemente por ∞

µ=

−∞

xf (x) dx =

2 0

x3 1 x · x dx = 2 6

2 0

Por medio de la fórmula alternativa para la varianza, se tiene σ2 = =

∞ −∞

4 2

x 8

0

x 2 f (x) dx − µ2 = −

2 0

16 2 16 =2− = 9 9 9

1 x 2 · x dx − 2

=

4 3 4 3

2

736

Capítulo 16

Variables aleatorias continuas

Así, la desviación estándar es σ=

√ 2 2 = 9 3

Ahora resuelva el problema 5 v Esta sección concluye enfatizando que una función de densidad para una variable aleatoria continua no debe confundirse con una función de distribución de probabilidad para una variable aleatoria discreta. La evaluación de esta última función de distribución de probabilidad en un punto proporciona una probabilidad, pero la evaluación de una función de densidad en un punto no produce lo mismo. En lugar de ello, se interpreta como una probabilidad el área situada bajo la curva de la función de densidad a lo largo de un intervalo. Es decir, las probabilidades asociadas con una variable aleatoria continua están dadas por integrales.

PROBLEMAS 16.1 1. Suponga que X es una variable aleatoria continua con función de densidad dada por f (x) =

1 (x 6

+ 1) si 1 < x < 3 0 en otro caso

(a) Encuentre P(1 < X < 2). (b) Encuentre P(X < 2.5). (c) Encuentre P(X ≥ 23 ). (d) Encuentre c tal que P(X < c) = 21 . Escriba su respuesta en forma radical. 2. Suponga que X es una variable aleatoria continua con función de densidad dada por 1000 si x > 1000 f (x) = x2 0 en otro caso (a) Encuentre P(1000 < X < 2000).

(b) Encuentre P(X > 5000).

3. Suponga que X es una variable aleatoria continua que se distribuye de manera uniforme en [1, 4]. (a) ¿Cuál es la fórmula de la función de densidad para X? Bosqueje su gráfica. (b) Encuentre P

3 2

3). (f) Encuentre P(X = 2). (g) Encuentre P(X < 5). (h) Encuentre µ. (i) Encuentre σ. (j) Encuentre la función de distribución acumulada F y bosqueje su gráfica. Use F para encontrar P(X < 2) y P(1 < X < 3). 4. Suponga que X es una variable aleatoria continua que se distribuye de manera uniforme en [0, 5]. (a) ¿Cuál es la fórmula de la función de densidad para X? Bosqueje su gráfica. (b) Encuentre P(1 < X < 3). (c) Encuentre P(4.5 ≤ X < 5). (d) Encuentre P(X = 4). (e) Encuentre P(X > 2). (f) Encuentre P(X < 5). (g) Encuentre P(X > 5). (h) Encuentre µ. (i) Encuentre σ. (j) Encuentre la función de distribución acumulada F y bosqueje su gráfica. Use F para encontrar P(1 < X < 3.5). 5. Suponga que X se distribuye de manera uniforme en [a, b]. (a) ¿Cuál es la función de densidad para X? (b) Encuentre µ. (c) Encuentre σ.

f (x) =

k 0

si a ≤ x ≤ b en otro caso

1 (a) Demuestre que k = y por lo tanto X se distribuye de b − a manera uniforme. (b) Encuentre la función de distribución acumulada F. 7. Suponga que la variable aleatoria X se distribuye de manera uniforme con k = 2. (a) Encuentre P(1 < X < 2). (b) Encuentre P(X < 3). (c) Encuentre P(X > 5). (d) Encuentre P(µ − 2σ < X < µ + 2σ). (e) Encuentre la función de distribución acumulada F. 8. Suponga que la variable aleatoria X se distribuye de manera exponencial con k = 0.5. (a) Encuentre P(X > 4). (b) Encuentre P(0.5 < X < 2.6). (c) Encuentre P(X < 5). (d) Encuentre P(X = 4). (e) Encuentre c tal que P(0 < X < c) = 21 .x 9. La función de densidad para una variable aleatoria X está dada por k si a ≤ x ≤ b f (x) = 0 en otro caso

(a) (c) (e) (g) (h) 10. por

Encuentre k. (b) Encuentre P(2 < X < 3). Encuentre P(X > 2.5). (d) Encuentre P(X > 0). Encuentre µ. (f) Encuentre σ. Encuentre c tal que P(X < c) = 21 .x Encuentre P(3 < X < 5). La función de densidad para una variable aleatoria X está dada f (x) =

1 x 2

0

+k

si 2 ≤ x ≤ 4 en otro caso

(a) Encuentre k. (b) Encuentre P(X ≥ 2.5). (c) Encuentre µ. (d) Encuentre P(2 < X < µ). 11. Tiempo de espera En una parada de autobús, el tiempo X (en minutos) que una persona que llega de manera aleatoria debe esperar por el autobús se distribuye de manera uniforme con una función 1 de densidad f (x) = 10 , donde 0 ≤ x ≤ 10 y f (x) = 0 en otro caso. ¿Cuál es la probabilidad de que una persona deba esperar cuando mucho siete minutos? ¿Cuál es el tiempo promedio que debe esperar una persona? 12. Dispensador de refrescos Un dispensador automático de refrescos en un restaurante de comida rápida sirve X onzas de bebida

Sección 16.2

Distribución normal

737

¿Cuál es la probabilidad de que pase más de una hora sin ninguna llegada? 14. Vida de un componente electrónico La vida útil X (en años) de un componente de computadora tiene una distribución exponencial con k = 25 . ¿Cuál es la probabilidad de que dicho componente falle en el transcurso de tres años de uso? ¿Cuál es la probabilidad de que dure más de cinco años?

de cola en un recipiente de 12 onzas. Si X se distribuye uniformemente en el intervalo [11.92, 12.08], ¿cuál es la probabilidad de que se sirvan menos de 12 onzas? ¿Cuál es la probabilidad de que se sirvan exactamente 12 onzas? ¿Cuál es la cantidad promedio servida? 13. Llegada a la sala de emergencias En un hospital particular, la longitud de tiempo X (en horas) entre llegadas sucesivas a la sala de emergencias se distribuye de manera exponencial con k = 3.

Objetivo

16.2 Distribución normal

Analizar la distribución normal, las unidades estándar y la tabla de áreas bajo la curva normal estándar (apéndice C).

Con mucha frecuencia, los datos medidos en la naturaleza —como la altura de los individuos de una población— se representan por medio de una variable aleatoria cuya función de densidad puede aproximarse mediante la curva en forma de campana mostrada en la figura 16.9. La curva se extiende de manera indefinida hacia la derecha y la izquierda y nunca toca al eje x. Esta curva, llamada curva normal, es la gráfica de la más importante de todas las funciones de densidad: la función de densidad normal. Definición

Una variable aleatoria continua X es una variable aleatoria normal, de manera equivalente tiene una distribución normal (también llamada gaussiana1), si la función de densidad está dada por 1 2 f (x) = √ e−(1/2)[(x−µ)/σ] −∞ < x < ∞ σ 2π llamada función de densidad normal. Los parámetros µ y σ son, respectivamente, la media y la desviación estándar de X. Observe en la figura 16.9 que f (x) → 0 cuando x → ±∞. Esto es, la curva normal tiene al eje x como una asíntota horizontal. También observe que la curva normal es simétrica con respecto a la recta vertical x = µ. Es decir, la altura de un punto sobre la curva localizado d unidades a la derecha de x = µ es la misma que la altura del punto sobre la curva que está d unidades a la izquierda de x = µ. Debido a esta simetría y al hecho de que el área bajo la curva normal es 1, el área a la derecha (o izquierda) de la media debe ser 21. C2 f (x )

µ1  µ2 µ1  µ3 σ1  σ2 σ1  σ3 C3 C1 x

µ

FIGURA 16.9

Curva normal.

µ1  µ2

µ3

FIGURA 16.10 Curvas normales.

Cada elección de valores para µ y σ determina una curva normal diferente. El valor de µ determina dónde está “centrada” la curva y σ determina cómo se “dispersa” la curva. Entre más pequeño sea el valor de σ, menos dispersa está el área cercana a µ. Por ejemplo, en la figura 16.10 se muestran las curvas normales C1, C2 y C3, donde C1 tiene la media µ1 y la desviación estándar σ1, C2 tiene la media µ2 y así sucesivamente. Aquí, C1 y C2 tienen la misma media pero desviaciones estándar diferentes: σ1 > σ2. C1 y C3 tienen la misma desviación estándar pero medias diferentes: µ1 < µ3. Las curvas C2 y C3 tienen medias diferentes y desviaciones estándar distintas.

1En

honor al matemático alemán Carl Friedrich Gauss (1777-1855).

738

Capítulo 16

Variables aleatorias continuas f(x)

µ  3σ µ  2σ

µσ

µ

µ  σ µ  2σ µ  3σ

x

68% 95% 99.7% Áreas bajo la curva normal

FIGURA 16.10 Probabilidad y número de desviaciones estándar desde µ.

La desviación estándar tiene un papel significativo en la descripción de probabilidades asociadas con una variable aleatoria normal X. De manera más precisa, la probabilidad de que X caiga dentro de una desviación estándar desde la media es de aproximadamente 0.68: P(µ − σ < X < µ + σ) = 0.68 En otras palabras, aproximadamente 68% del área situada bajo una curva normal está dentro de una desviación estándar desde la media (figura 16.11). Entre µ ± 2σ está alrededor del 95% del área y entre µ ± 3σ está alrededor del 99.7%: P(µ − 2σ < X < µ + 2σ) = 0.95

P(µ − 3σ < X < µ + 3σ) = 0.997

Se recomienda al lector familiarizarse con los porcentajes de la figura 16.11.

Así, es muy probable que X se encuentre dentro de tres desviaciones estándar desde la media. EJEMPLO 1

Análisis de calificaciones de exámenes

Sea X una variable aleatoria cuyos valores son las calificaciones obtenidas en un examen aplicado a nivel nacional a alumnos de último año de la escuela secundaria. Para propósitos de modelado, suponga que X se distribuye en forma normal con media de 600 y desviación estándar de 90. Entonces la probabilidad de que X esté dentro de 2σ = 2(90) = 180 puntos desde 600 es 0.95. En otras palabras, 95% de las calificaciones están entre 420 y 780. De manera similar, 99.7% de las calificaciones están dentro de 3σ = 3(90) = 270 puntos desde 600 —es decir, entre 330 y 870. Ahora resuelva el problema 17 v Si Z es una variable aleatoria que se distribuye de manera normal con µ = 0 y σ = 1, se obtiene la curva normal de la figura 16.12, llamada curva normal estándar. Definición

Una variable aleatoria continua Z es una variable aleatoria normal estándar (o tiene una distribución normal estándar) si su función de densidad está dada por 1 2 f (z) = √ e−z /2 2π llamada función de densidad normal estándar. La variable Z tiene media 0 y desviación estándar 1. Como una variable aleatoria normal estándar Z tiene media 0 y desviación estándar 1, sus valores están en unidades de desviaciones estándar desde la media, las cuales se llaman unidades estándar. Por ejemplo, si 0 < Z < 2.54, entonces Z está dentro de 2.54

Sección 16.2

Distribución normal

739

f(z)

3  3σ

2  2σ

1  σ

0 µ

1 σ

2  2σ

3  3σ

z

FIGURA 16.12 Curva normal estándar; µ = 0, σ = 1.

desviaciones estándar a la derecha de 0, que es la media. Esto es, 0 < Z < 2.54σ. Para encontrar la probabilidad P(0 < Z < 2.54), se tiene P(0 < Z < 2.54) =

A(z0)

0

z

z0

FIGURA 16.13 A(z0) = P(0 < Z < z0).

2.54 0

2

e−z /2 dz √ 2π

La integral de la derecha no puede evaluarse mediante funciones elementales. Sin embargo, para las integrales de este tipo, los valores se han aproximado y colocado en forma de tabla. En el apéndice C se proporciona una de estas tablas. La tabla da el área localizada bajo una curva normal estándar entre z = 0 y z = z0, donde z0 ≥ 0. Esta área se presenta sombreada en la figura 16.13 y se denota por medio de A(z0). En las columnas de la izquierda de la tabla están los valores de z a la décima más cercana. Los números anotados en la parte superior son los valores de las centésimas. Por ejemplo, la entrada en el renglón para 2.5 y la columna bajo 0.04 corresponde a z = 2.54 y es 0.4945. Así, el área situada bajo una curva normal estándar entre z = 0 y z = 2.54 es (aproximadamente) 0.4945: P(0 < Z < 2.54) = A(2.54) ≈ 0.4945

Los números incluidos en la tabla son necesariamente aproximados, pero para el balance de este capítulo se escribirá A(2.54) = 0.4945 con la intención de mejorar la legibilidad. De manera similar, usted debe verificar que A(2) = 0.4772 y A(0.33) = 0.1293. Usando simetría, se calcula un área a la izquierda de z = 0 al calcular el área correspondiente a la derecha de z = 0. Por ejemplo, z0

0

P(−z0 < Z < 0) = P(0 < Z < z0) = A(z0)

z

z0

FIGURA 16.14 P(−z0 < Z < 0) = P(0 < Z < z0).

como se muestra en la figura 16.14. Por lo tanto, P(−2.54 < Z < 0) = A(2.54) = 0.4945. Cuando se calculan probabilidades para una variable normal estándar, puede haber necesidad de sumar y restar áreas. Una ayuda útil para hacerlo de manera apropiada es trazar un bosquejo de una curva normal estándar en la que se sombree toda el área que desea encontrar, como lo muestra el ejemplo 2. EJEMPLO 2

Probabilidades para la variable normal estándar Z

a. Encuentre P(Z > 1.5). 0

z

1.5

FIGURA 16.15 P(Z > 1.5).

Solución: Esta probabilidad es el área situada a la derecha de z = 1.5 (figura 16.15). Esa

área es igual a la diferencia entre el área total a la derecha de z = 0, que es 0.5, y el área entre z = 0 y z = 1.5, que es A(1.5). Así, P(Z > 1.5) = 0.5 − A(1.5) = 0.5 − 0.4332 = 0.0668 del apéndice C

b. Encuentre P(0.5 < Z < 2). 0 0.5

2

FIGURA 16.16 P(0.5 < Z < 2).

z

Solución: Esta probabilidad es el área localizada entre z = 0.5 y z = 2 (figura 16.16). Di-

cha área es la diferencia de dos áreas. Es el área entre z = 0 y z = 2, que es A(2), menos el área entre z = 0 y z = 0.5, que es A(0.5). Así, P(0.5 < Z < 2) = A(2) − A(0.5) = 0.4772 − 0.1915 = 0.2857

740

Capítulo 16

Variables aleatorias continuas

c. Encuentre P(Z ≤ 2).

Solución: Esta probabilidad es el área situada a la izquierda de z = 2 (figura 16.17). Dicha 0

2

z

área es igual a la suma del área a la izquierda de z = 0, que es 0.5, y el área entre z = 0 y z = 2, que es A(2). Así, P(Z ≤ 2) = 0.5 + A(2) = 0.5 + 0.4772 = 0.9772

FIGURA 16.17 P(Z ≤ 2).

Ahora resuelva el problema 1 v

EJEMPLO 3

Probabilidades para la variable normal estándar Z

a. Encuentre P(−2 < Z < −0.5).

2

z

0.5 0

FIGURA 16.18 P(−2 < Z < −0.5).

Solución: Esta probabilidad es el área entre z = −2 y z = −0.5 (figura 16.18). Por sime-

tría, tal área es igual al área situada entre z = 0.5 y z = 2, la cual se calculó en el ejemplo 2(b). Se tiene P(−2 < Z < −0.5) = P(0.5 < Z < 2) = A(2) − A(0.5) = 0.2857

b. Encuentre z0 tal que P(−z0 < Z < z0) = 0.9642.

Solución: En la figura 16.19 se muestra el área correspondiente. Como el área total es z0

0

z0

z

FIGURA 16.19 P(−z0 < Z < z0) = 0.9642.

0.9642, por simetría, el área entre z = 0 y z0 es 21(0.9642) = 0.4821, que es A(z0). Si se busca en el cuerpo de la tabla del apéndice C, se observa que 0.4821 corresponde a un valor Z de 2.1. Así, z0 = 2.1. Ahora resuelva el problema 3 v

Transformación a una variable normal estándar Z Si X se distribuye de manera normal con media µ y desviación estándar σ, podría pensarse que es necesaria una tabla para cada par de valores de µ y σ. Por fortuna, esto no es cierto. Aquí todavía se puede seguir usando el apéndice C, pero primero debe expresarse el área de una región dada como un área igual bajo una curva normal estándar. Lo anterior implica la transformación de X en una variable estándar Z (con media 0 y desviación estándar 1) usando la siguiente fórmula para el cambio de variable: Z= Aquí se convierte una variable normal en una variable normal estándar.

X −µ σ

(1)

En el lado derecho, al restar µ de X se obtiene la distancia desde µ hasta X. Al dividir entre σ se expresa esta distancia en términos de unidades de desviación estándar. Así, Z es el número de desviaciones estándar a las que X se sitúa a partir de µ. Es decir, la fórmula (1) convierte unidades de X en unidades estándar (valores de Z). Por ejemplo, si X = µ, entonces al usar la fórmula (1) se obtiene Z = 0. Por consiguiente, µ está a cero desviaciones estándar de µ. Suponga que X se distribuye de manera normal con µ = 4 y σ = 2. Entonces, para encontrar —por ejemplo— P(0 < X < 6), primero se usa la fórmula (1) para convertir los valores 0 y 6 de X en valores de Z (unidades estándar): x1 − µ 0−4 = = −2 σ 2 6−4 x2 − µ z2 = = =1 σ 2 z1 =

Puede demostrarse que

P(0 < X < 6) = P(−2 < Z < 1)

Esto significa que el área localizada bajo una curva normal con µ = 4 y σ = 2 entre x = 0 y x = 6 es igual al área bajo una curva normal entre z = −2 y z = 1 (figura 16.20). Tal área es

Sección 16.2

Distribución normal

741

la suma del área A1 entre z = −2 y z = 0 y el área A2 entre z = 0 y z = 1. Usando simetría para A1, se tiene 2

0

P(−2 < Z < 1) = A 1 + A 2 = A(2) + A(1)

= 0.4772 + 0.3413 = 0.8185

z

1

FIGURA 16.20 P(−2 < Z < 1).

EJEMPLO 4

Salarios de empleados

Se supone que los salarios semanales de 5000 empleados de una gran compañía se distribuyen de manera normal con media de $640 (dólares estadounidenses) y desviación estándar de $56. ¿Cuántos empleados ganan menos de $570 por semana? Solución: Al convertir a unidades estándar, se tiene

P(X < 570) = P Z
1.25). Esta área es la diferencia entre el área total a la derecha de z = 0, que es 0.5, y el área entre z = 0 y z = 1.25, que es A(1.25). Así, P(X < 570) = P(Z < −1.25) = P(Z > 1.25) = 0.5 − A(1.25) = 0.5 − 0.3944 = 0.1056

1.25

z

0 (a)

0

1.25 (b)

z

FIGURA 16.21 Diagrama para el ejemplo 4.

Esto es, 10.56% de los empleados tienen salarios menores a $570. Lo anterior corresponde a 0.1056(5000) = 528 empleados. Ahora resuelva el problema 21 v

PROBLEMAS 16.2 1. Si Z es una variable aleatoria normal estándar, encuentre cada una de las siguientes probabilidades. (a) P(0 < Z < 1.7) (b) P(0.43 < Z < 2.89) (c) P(Z > −1.23) (d) P(Z ≤ 2.91) (e) P(−2.51 < Z ≤ 1.3) (f) P(Z > 0.03) 2. Si Z es una variable aleatoria normal estándar, encuentre lo siguiente. (a) P(−1.96 < Z < 1.96) (c) P(Z < −1.05) (e) P(|Z| > 2)

(b) P(−2.11 < Z < −1.35) (d) P(Z > 3σ) (f) P(|Z| < 21 )

En los problemas del 3 al 8, encuentre z0 tal que la afirmación dada sea cierta. Suponga que Z es una variable aleatoria normal estándar. 3. P(Z < z0 ) = 0.6368 4. P(Z < z0 ) = 0.0668 5. P(Z > z0 ) = 0.8599 6. P(Z > z0 ) = 0.4129 7. P(−z0 < Z < z0 ) = 0.2662 8. P(|Z| > z0 ) = 0.0456 9. Si X se distribuye de manera normal con µ = 16 y σ = 4, encuentre cada una de las siguientes probabilidades. (a) P(X < 27) (b) P(X < 10) (c) P(10.8 < X < 12.4)

10. Si X se distribuye de manera normal con µ = 200 y σ = 40, encuentre cada una de las siguientes probabilidades. (a) P(X > 150)

(b) P(210 < X < 250)

11. Si X se distribuye de manera normal con µ = −3 y σ = 2, encuentre P(X > −2). 12. Si X se distribuye de manera normal con µ = 0 y σ = 1.5, encuentre P(X < 3). 13. Si X se distribuye de manera normal con µ = 60 y σ2 = 100, encuentre P(50 < X ≤ 75). 14. Si X se distribuye de manera normal con µ = 8 y σ = 1, encuentre P(X > µ − σ). 15. Si X se distribuye de manera normal de tal forma que µ = 40 y P(X > 54) = 0.0401, encuentre σ. 16. Si X se distribuye de manera normal con µ = 16 y σ = 2.25, encuentre x0 tal que la probabilidad de que X esté entre x0 y 16 sea 0.4641. 17. Calificaciones en un examen Las calificaciones de un examen nacional de aprovechamiento se distribuyen de manera normal con media 500 y desviación estándar 100. ¿Qué porcentaje de quienes realizaron el examen tienen una calificación entre 300 y 700?

742

Capítulo 16

Variables aleatorias continuas

(a) ¿Cuál es la probabilidad de que una persona de este grupo tenga un ingreso anual menor que $46 000? (b) ¿Cuántas de estas personas tienen ingresos anuales por encima de $75 000? 21. Cociente intelectual El cociente intelectual (CI) de una población grande de niños se distribuye de manera normal con media de 100.4 y desviación estándar de 11.6. (a) ¿Qué porcentaje de los niños tiene un CI mayor que 125. (b) Alrededor del 90% de los niños tiene un CI más alto que, ¿cuál valor? 22. Suponga que X es una variable aleatoria con µ = 10 y σ = 2. Si P(4 < X < 16) = 0.25, ¿puede X estar normalmente distribuida?

18. Calificaciones en un examen En un examen realizado a un grupo grande de personas, las calificaciones se distribuyeron de manera normal con media 55 y desviación estándar 10. ¿Cuál es la mayor calificación entera que una persona pudo obtener para situarse entre el 10% de las calificaciones más bajas? 19. Altura de adultos La altura (en pulgadas) de los adultos contados en una población grande se distribuye de manera normal con µ = 68 y σ = 3. ¿Qué porcentaje del grupo está por debajo de 6 pies de alto? 20. Ingreso El ingreso anual para un grupo de 10 000 personas profesionistas se distribuye de manera normal con µ = $60 000 y σ = $5000.

Objetivo

16.3 Aproximación normal a la distribución binomial

Mostrar la técnica para estimar la distribución binomial usando la distribución normal.

Este capítulo termina conjuntando las nociones de una variable aleatoria discreta y una variable aleatoria continua. Recuerde del capítulo 9 que si X es una variable aleatoria binomial (que es discreta), y si la probabilidad de éxito de cualquier ensayo es p, entonces, para n ensayos independientes, la probabilidad de x éxitos está dada por P(X = x) = nCxpxqn−x donde q = 1 – p. Usted debe estar de acuerdo en que el cálculo de probabilidades para una variable aleatoria binomial puede ser muy tedioso cuando el número de ensayos es grande. Por ejemplo, sólo imagine tratar de calcular 100C40(0.3)40(0.7)60. Para manejar expresiones como esta, es posible aproximar una distribución binomial mediante una distribución normal y después usar una tabla de áreas. Para mostrar cómo se hace esto, resolvamos un ejemplo pequeño. En la figura 16.22 se muestra un histograma de probabilidad para un experimento binomial con n = 10 y p = 0.5. Los rectángulos centrados en x = 0 y x = 10 no se muestran porque sus alturas son muy cercanas a 0. Sobre el histograma puede verse una curva normal superpuesta que se aproxima a éste. La aproximación sería aún mejor si n fuera más grande. Es decir, cuando n se hace más grande, el ancho de cada intervalo unitario aparenta ser más pequeño y el contorno del histograma tiende a tomar la apariencia de una curva suave. De hecho, no es inusual pensar en una curva de densidad como el caso limitante de un histograma de probabilidad. A pesar de que, en este caso, n sólo es 10, la aproximación mostrada no parece muy mala. La pregunta que surge ahora es: “¿Cuál distribución normal se aproxima a la distribución binomial?” Como la media y la desviación estándar son medidas de tendencia central y dispersión de una variable aleatoria, se elige una distribución normal de aproximación que tenga la misma media y la misma desviación estándar que la distribución binomial. Para esta elección, pueden estimarse las áreas de los rectángulos incluidos en el histograma (es decir, las probabilidades binomiales) al determinar el área correspondiente bajo la curva normal. En resumen, se tiene lo siguiente: Si X es una variable aleatoria binomial y n es lo suficientemente grande, entonces la distribución de X puede aproximarse mediante una variable aleatoria normal cuya media √ y desviación estándar sean las mismas que para X, las cuales son np y npq , respectivamente. 0.246 0.205 0.117 0.044 0.010 0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

FIGURA 16.22 Aproximación normal a una distribución binomial.

x

Sección 16.3

0

1

2

3

4

Aproximación normal a la distribución binomial

5

6

7

8

9

10

743

x

FIGURA 16.23 Aproximación normal a P(4 ≤ X ≤ 7).

Quizá la frase “n es lo suficientemente grande” requiera una explicación apropiada. En general, una aproximación normal a una distribución binomial no es buena si n es pequeña y p es cercana a 0 o a 1, ya que mucha del área comprendida en el histograma binomial estaría concentrada en un extremo de la distribución (es decir, en 0 o n). Así, la distribución no sería muy simétrica, no se “ajustaría” bien a una curva normal. Una regla general que puede seguirse es que la aproximación normal a la distribución binomial es razonable si np y nq son al menos iguales a 5. Éste es el caso en el presente ejemplo: np = 10(0.5) = 5 y nq = 10(0.5) = 5. Ahora se usará la aproximación normal para estimar una probabilidad binomial para n = 10 y p = 0.5. Si X denota el número de éxitos, entonces su media es np = 10(0.5) = 5

y su desviación estándar es √ npq =

10(0.5)(0.5) =

La función de probabilidad para X está dada por

√ 2.5 ≈ 1.58

f (x) = 10 C x (0.5)x (0.5)10−x

√ Esta distribución se aproxima mediante la distribución normal con µ = 5 y σ = 2.5. Suponga que se estima la probabilidad de que haya entre 4 y 7 éxitos, inclusive, lo cual está dado por P(4 ≤ X ≤ 7) = P(X = 4) + P(X = 5) + P(X = 6) + P(X = 7) 7

=

x=4

x 10−x 10 C x (0.5) (0.5)

Esta probabilidad es la suma de las áreas de los rectángulos para X = 4, 5, 6 y 7 en la figura 16.23. Bajo la curva normal, se ha sombreado el área correspondiente que se calculará como una aproximación a esta probabilidad. Observe que el sombreado no se extiende desde 4 hasta 7 sino desde 4 – 21 hasta 7 + 21; es decir, de 3.5 a 7.5. Esta “corrección de continuidad” de 0.5 en cada extremo del intervalo permite incluir en la aproximación la mayor parte del área de los rectángulos apropiados y tal corrección debe hacerse siempre. La frase corrección de continuidad se usa porque X se trata como si fuera una variable aleatoria continua. Ahora se convertirán los valores 3.5 y 7.5 de X en valores de Z:

0.95 0

FIGURA 16.24 P(−0.95 ≤ Z ≤ 1.58).

1.58

z

Así,

3.5 − 5 ≈ −0.95 z1 = √ 2.5 7.5 − 5 z2 = √ ≈ 1.58 2.5 P(4 ≤ X ≤ 7) ≈ P(−0.95 ≤ Z ≤ 1.58)

lo cual corresponde al área situada bajo una curva normal estándar entre z = −0.95 y z = 1.58 (figura 16.24). Esta área es la suma del área entre z = −0.95 y z = 0, la cual, por sime-

744

Capítulo 16

Variables aleatorias continuas

tría, es A(0.95), y el área entre z = 0 y z = 1.58, que es A(1.58). Por consiguiente, P(4 ≤ X ≤ 7) ≈ P(−0.95 ≤ Z ≤ 1.58) = A(0.95) + A(1.58)

= 0.3289 + 0.4429 = 0.7718

Este resultado es cercano al valor verdadero, 0.7734 (con cuatro decimales). EJEMPLO 1

APL Í Q U E LO u 4. En un programa de juegos, el gran premio se encuentra oculto detrás de una de cuatro puertas. Suponga que la probabilidad de seleccionar el gran premio es p = 41 . Hubo 20 ganadores entre los 60 concursantes. Suponga que X es el número de concursantes que ganan el gran premio y que X es binomial con n = 60. Aproxime P(X = 20) usando la aproximación normal.

ADVERTENCIA Recuerde la corrección de continuidad.

z

0

Aproximación normal a una distribución binomial

Suponga que X es una variable aleatoria binomial con n = 100 y p = 0.3. Estime P(X = 40) usando la aproximación normal. Solución: Se tiene

P(X = 40) = 100C40(0.3)40(0.7)60 utilizando la fórmula que se mencionó al comienzo de esta sección. Se usa una distribución normal con µ = np = 100(0.3) = 30 y √ √ σ = npq = 100(0.3)(0.7) = 21 ≈ 4.58 Al convertir los valores corregidos 39.5 y 40.5 de X en valores de Z se obtiene 39.5 − 30 z1 = √ ≈ 2.07 21 40.5 − 30 z2 = √ ≈ 2.29 21 Por lo tanto, P(X = 40) ≈ P(2.07 ≤ Z ≤ 2.29)

Esta probabilidad es el área bajo una curva normal estándar entre z = 2.07 y z = 2.29 (figura 16.25). Tal área es la diferencia del área entre z = 0 y z = 2.29, que es A(2.29), y el área entre z = 0 y z = 2.07, que es A(2.07). Así, P(X = 40) ≈ P(2.07 ≤ Z ≤ 2.29)

2.07 2.29

= A(2.29) − A(2.07)

FIGURA 16.25 P(2.07 ≤ Z ≤ 2.29).

= 0.4890 − 0.4808 = 0.0082

del apéndice C

Ahora resuelva el problema 3 v EJEMPLO 2

Control de calidad

En un experimento de control de calidad, se toma una muestra de 500 artículos de una línea de ensamblado. Por lo general, 8% de los artículos producidos están defectuosos. ¿Cuál es la probabilidad de que aparezcan más de 50 artículos defectuosos en la muestra? Solución: Si X es el número de artículos defectuosos incluidos en la muestra, entonces se

considerará que X es binomial con n = 500 y p = 0.08. Para encontrar P(X ≥ 51), se usa la aproximación normal a la distribución binomial con µ = np = 500(0.08) = 40

y σ=

√ npq =

500(0.08)(0.92) =

√ 36.8 ≈ 6.07

Al convertir el valor corregido 50.5 en un valor de Z se obtiene 50.5 − 40 z= √ ≈ 1.73 36.8

Capítulo 16

Repaso

745

Así, P(X ≥ 51) ≈ P(Z ≥ 1.73)

0

1.73

FIGURA 16.26

z

P(Z ≥ 1.73).

Esta probabilidad es el área bajo una curva normal estándar a la derecha de z = 1.73 (figura 16.26). Tal área es la diferencia del área a la derecha de z = 0, que es 0.5, y el área entre z = 0 y z = 1.73, que es A(1.73). Por consiguiente, P(X ≥ 51) ≈ P(Z ≥ 1.73)

= 0.5 − A(1.73) = 0.5 − 0.4582 = 0.0418 Ahora resuelva el problema 7 v

PROBLEMAS 16.3 En los problemas del 1 al 4, X es una variable aleatoria binomial con los valores dados de n y p. Calcule las probabilidades indicadas usando la aproximación normal. 1. n = 150, p = 0.4; P(X ≥ 52), P(X ≥ 74) 2. n = 50, p = 0.3;

3. n = 200, p = 0.6;

4. n = 50, p = 0.20;

P(X = 19), P(X ≤ 18)

P(X = 125), P(110 ≤ X ≤ 135) P(X ≥ 10)

5. Lanzamiento de un dado Suponga que un dado legal se lanza 300 veces. ¿Cuál es la probabilidad de obtener un 5 entre 45 y 60 veces inclusive? 6. Lanzamiento de moneda Para una moneda sesgada, P(C) =� 0.4 y P(X) = 0.6. Si la moneda se lanza 200 veces, ¿cuál es la probabilidad de obtener entre 90 y 100 caras inclusive? 7. Descompostura de camión Un servicio de entrega tiene una flotilla de 60 camiones. En cualquier momento dado, la probabilidad de que un camión esté fuera de uso debido a factores como descomposturas y mantenimiento es 0.1. ¿Cuál es la probabilidad de que 7 o más camiones estén fuera de servicio en cualquier momento? 8. Control de calidad En una planta manufacturera, se toma una muestra de 200 artículos de la línea de ensamblado. Para cada artículo de la muestra, la probabilidad de que resulte defectuoso es 0.05. ¿Cuál es la probabilidad de que haya 7 o más artículos defectuosos en la muestra?

9. Examen de verdadero o falso En un examen con 50 preguntas de verdadero o falso, ¿cuál es la probabilidad de obtener al menos 25 respuestas correctas si se trata de adivinar la respuesta a cada una de las preguntas? Si hay 100 preguntas en lugar de 50, ¿cuál es la probabilidad de obtener al menos 50 respuestas correctas? 10. Examen de opción múltiple En un examen de opción múltiple con 50 preguntas, cada pregunta tiene cuatro respuestas, sólo una de las cuales es correcta. Si un estudiante trata de adivinar la respuesta correcta de las últimas 20 preguntas, ¿cuál es la probabilidad de obtener al menos la mitad de ellas correctas? 11. Pókar En un juego de pókar, la probabilidad de recibir una mano consistente en tres cartas de un tipo y dos cartas de otro tipo (en cualquier orden) es de alrededor de 0.1. Si se reparten 100 manos, ¿cuál es la probabilidad de que 16 o más sean justo como se acaba de describir? 12. Prueba de sabor Una compañía importante de bebidas de cola patrocina una prueba nacional de sabor, en la cual las personas prueban la bebida de la compañía así como otra marca competidora. Ninguna de las bebidas se puede identificar por su marca. Después se pide a las personas que elijan la bebida con mejor sabor. Si cada una de las 35 personas encuestadas en un supermercado no tienen preferencia y eligen arbitrariamente una de las bebidas, ¿cuál es la probabilidad de que 25 o más personas elijan la bebida de la compañía patrocinadora?

Repaso del capítulo 16 Términos y símbolos importantes

Ejemplos

Sección 16.1 Variables aleatorias continuas variable aleatoria continua función de densidad uniforme función de densidad exponencial distribución exponencial función de distribución acumulada media, µ varianza, σ2 desviación estándar, σ Sección 16.2 Distribución normal distribución normal función de densidad normal curva normal estándar variable aleatoria normal estándar distribución normal estándar función de densidad normal estándar Sección 16.3 Aproximación normal a la distribución binomial corrección de continuidad

Ej. 1, p. 732 Ej. 3, p. 733 Ej. 4, p. 734 Ej. 5, p. 735 Ej. 1, p. 738 Ej. 2, p. 739 Ej. 4, p. 741 Ej. 1, p. 744

Resumen Una variable aleatoria continua X puede tomar cualquier valor en un intervalo o intervalos. Una función de densidad para X es una función que tiene las siguientes propiedades: 1. f (x) ≥ 0

2.

∞ −∞

f (x) dx = 1

Para una función de densidad, se define P(a ≤ X ≤ b) =

b

a

f (x) dx

lo cual significa que la probabilidad de que X asuma un valor en el intervalo [a, b] está dada por el área bajo la gráfica de f y

746

Capítulo 16

Variables aleatorias continuas

por encima del eje x desde x = a hasta x = b. La probabilidad de que X tome un valor particular es 0. La variable aleatoria continua X tiene una distribución uniforme sobre [a, b] si su función de densidad está dada por f (x) =

1 b−a 0

si a ≤ x ≤ b en otro caso

X tiene una función de densidad exponencial f si f (x) =

si x ≥ 0

ke

−kx

0

si x < 0

donde k es una constante positiva. La función de distribución acumulada F para la variable aleatoria continua X con función de densidad f está dada por F(x) = P(X ≤ x) =

x −∞

f (t) dt

En forma geométrica, F(x) representa el área situada bajo la curva de densidad a la izquierda de x. Al usar F, se tiene la capacidad de encontrar P(a ≤ x ≤ b): P(a ≤ x ≤ b) = F(b) − F(a)

La media µ de X [también llamada valor esperado de X, E(X)] está dada por ∞

µ = E(X) =

−∞

xf (x) dx

siempre y cuando la integral sea convergente. La varianza está dada por σ 2 = Var(X) = =

∞ −∞

∞

−∞

(x − µ)2 f (x) dx

x 2 f (x) dx − µ2

siempre que la integral sea convergente. La desviación estándar está dada por σ = Var(X ) La gráfica de la función de densidad normal 1 2 f (x) = √ e−(1/2)((x−µ)/σ) σ 2π

se llama curva normal y tiene forma de campana. Si X tiene una distribución normal, entonces la probabilidad de que X se encuentre dentro de una desviación estándar desde la media µ es de (aproximadamente) 0.68; dentro de dos desviaciones estándar, la probabilidad es 0.95 y, dentro de tres desviaciones estándar, es 0.997. Si Z es una variable aleatoria normal con µ = 0 y σ = 1, entonces Z se llama variable aleatoria normal estándar. La probabilidad P(0 < Z < z0) es el área localizada bajo la gráfica de la curva normal estándar desde z = 0 hasta z = z0 y se denota por A(z0). Los valores de A(z0) se presentan en el apéndice C. Si X se distribuye de manera normal con media µ y desviación estándar σ, entonces X puede transformarse en una variable aleatoria normal estándar mediante la fórmula de cambio de variable X −µ Z= σ Con esta fórmula, pueden encontrarse probabilidades para X mediante el uso de áreas bajo la curva normal estándar. Si X es una variable aleatoria binomial y el número n de ensayos independientes es grande, entonces la distribución de X puede aproximarse mediante el uso de una variable alea√ toria normal con media np y desviación estándar npq , donde p es la probabilidad de éxito en cualquier ensayo y q = 1 – p. Cuando se estimen probabilidades binomiales por medio de una variable aleatoria normal, es importante considerar correcciones de continuidad.

Problemas de repaso 1. Suponga que X es una variable aleatoria continua con función de densidad dada por f (x) =

1 3

+ kx 2

0

si 0 ≤ x ≤ 1

en otro caso

(a) Encuentre k. (b) Encuentre P( 21 < X < 43 ). (c) Encuentre P(X ≥ 21 ). (d) Encuentre la función de distribución acumulada. 2. Suponga que X se distribuye de manera exponencial con k = 13 . Encuentre P(X > 2). 3. Suponga que X es una variable aleatoria con función de densidad dada por 2 x si 0 ≤ x ≤ 5 25 f (x) = 0 en otro caso (a) Encuentre µ.

(b) Encuentre σ.

4. Considere que X se distribuye de manera uniforme en el intervalo [2, 6]. Encuentre P(X < 5). Considere que X se distribuye de manera normal con media 20 y desviación estándar 4. En los problemas del 5 al 10, determine las probabilidades dadas. 5. P(X > 25) 6. P(X < 21) 7. P(14 < X < 18) 8. P(X > 10) 9. P(X < 23) 10. P(21 < X < 31) En los problemas 11 y 12, X es una variable aleatoria binomial con n = 100 y p = 0.35. Encuentre las probabilidades dadas usando la aproximación normal. 11. P(25 ≤ X ≤ 47) 12. P(X = 48) 13. Altura de individuos La altura (en pulgadas) de los individuos de cierto grupo se distribuye de manera normal con media 68 y desviación estándar 2. Encuentre la probabilidad de que un individuo de este grupo sea más alto que 6 pies. 14. Lanzamiento de moneda Si una moneda legal se lanza 500 veces, use la aproximación normal a la distribución binomial para estimar la probabilidad de que aparezca una cara al menos 215 veces.

Capítulo 16

EXPLORE Y AMPLÍE

747

Explore y amplíe

Distribución acumulada de datos

L

o que se dice en la sección 16.3 acerca de los histogramas de variables aleatorias discretas es incluso cierto para las variables aleatorias continuas: puede pensarse en la curva de densidad de probabilidad como en el caso limitante de un histograma de probabilidad. Este hecho se usa con frecuencia para explicar la idea de una función de densidad de probabilidad.

2

0

2

4

6

8

10

12

x

FIGURA 16.28

Con las variables continuas, un histograma divide el rango de valores posibles en una serie de intervalos, llamados cajas. Encima de cada caja se encuentra una barra cuya altura indica qué parte del conjunto de datos cae en esa caja. Esto se ilustra en la figura 16.27. La caja que se encuentra más a la derecha es el intervalo desde 8 hasta 10. Como un quinto de los datos caen en esa caja, la barra cubre un quinto del área de todas las barras en conjunto.

usando menos valores de datos —y sin tener que dibujar un histograma. He aquí una forma de hacerlo: primero, use los valores de los datos para graficar puntos que revelen la curva de distribución acumulada, después use esta curva para inferir la forma de la curva de densidad de probabilidad. Los pasos son como sigue: Paso 1: Determine n, el tamaño de muestra. Paso 2: Disponga los valores de datos en orden ascendente. El menor valor de los datos es v(1), el siguiente más pequeño es v(2), y así sucesivamente. Paso 3: En un conjunto de ejes coordenados, grafique n i − 21 v(i), para una i puntos con coordenadas n que va de 1 a n. Paso 4: Determine cuál es la función de distribución acumulada que sugiere la gráfica. Paso 5: Encuentre la función de densidad de probabilidad como la derivada de la función de distribución acumulada.

2

0

2

4

6

8

10

12

x

FIGURA 16.27

Una curva de densidad de probabilidad es el límite del contorno de un histograma cuando el conjunto de datos es muy grande y el tamaño de la caja se hace muy pequeño. En la figura 16.28 se ilustra un conjunto de datos más grande y un tamaño de caja más pequeño. Por desgracia, normalmente se necesitan docenas de datos para que el contorno de un histograma comience a suavizarse. Como un aspecto práctico, se podría desear “hacer trampa” y darse una idea de la función de densidad de probabilidad

En el paso 3, se grafica cada valor de datos v(i) contra la probabilidad experimental, con base en los datos, de que un nuevo valor sería menor que v(i). Esta probabilidad se calcula tomando el número de valores por debajo de v(i), a saber i – 1; sumando un término de ½ para dividir el i-ésimo punto de datos en dos, y contar la mitad de éste como “debajo de v(i)”, y dividiendo el resultado entre n, el número total de valores. Ahora se verá cómo funciona esto con valores generados usando una función de densidad de probabilidad conocida. En una calculadora gráfica, se usa el comando rand o su equivalente para generar 15 valores (paso 1) usando la función de densidad uniforme que sea igual a 1 en el intervalo que va desde 0 hasta 1 y es igual a 0 en cualquier otra parte. Una corrida de este tipo produce los siguientes valores (ordenados del menor al mayor y redondeados a tres decimales): 0.043, 0.074, 0.093, 0.198, 0.293, 0.311, 0.399, 0.400, 0.409, 0.566, 0.654, 0.665, 0.760, 0.919, 0.967 (paso 2).

748

Capítulo 16

Variables aleatorias continuas

Cuando se grafican las probabilidades correspondientes (paso 3), el resultado es como se muestra en la figura 16.29. 1.2

1.2

FIGURA 16.29

Aún si no se supiera cómo fueron generados los puntos, podría observarse que todos los valores de datos están entre 0 y 1 y que los puntos graficados caen muy cerca de la línea y = x. Esto sugiere (paso 4) la función de distribución acumulada  0 x < 0 F(x) = x 0 ≤ x ≤ 1 1 x > 1 La derivada de esta función con respecto a x (paso 5) es  0 x < 0 P(x) = 1 0 < x < 1 0 x > 1

que es exactamente la función que se usó para generar los valores de datos.2 El método funciona. Sin embargo, debe tomarse la siguiente precaución. Por naturaleza, las funciones de distribución acumuladas son crecientes de izquierda a derecha y, por lo tanto, todas tienen una forma general parecida. Por ejemplo, la gráfica de la figura 16.29 podría interpretarse como el reflejo de la función de distribución acumulada F2 (x) =

2Observe

tancia.

0 1 − e−2x

x0 ∂pB

y

∂qB > 0 ∂pA

entonces se dice que A y B son productos competitivos o sustitutos. En esta situación, un incremento en el precio de B ocasiona un incremento en la demanda de A, si suponemos que el precio de A no cambia. En forma similar, un incremento en el precio de A ocasiona un incremento en la demanda de B cuando el precio de B se mantiene fijo. La mantequilla y la margarina son ejemplos de sustitutos.

758

Capítulo 17

Cálculo de varias variables

Ahora se considerará una situación diferente, se dice que si ∂qA 0 y ∂qB/∂pA > 0. Se concluye que A y B son productos competitivos. Ahora resuelva el problema 19 v

PROBLEMAS 17.2 Para las funciones de costos conjuntos dadas en los problemas del 1 al 3, encuentre el costo marginal indicado al nivel de producción dado. ∂c , x = 20, y = 30 1. c = 7x + 0.3y2 + 2y + 900; ∂y ∂c √ 2. c = 2x x + y + 6000; , x = 70, y = 74 ∂x 3. c = 0.03(x + y)3 − 0.6(x + y)2 + 9.5(x + y) + 7700; ∂c , x = 50, y = 80 ∂x Para las funciones de producción dadas en los problemas 4 y 5, encuentre las funciones de producción marginal ∂P/∂k y ∂P/∂l. 4. P = 15lk − 3l2 + 5k 2 + 500

5. P = 2.314l0.357 k 0.643 6. Función de producción de Cobb-Douglas En economía, una función de producción de Cobb-Douglas tiene la forma

P = Alαkβ, donde A, α y β son constantes y α + β = 1. Para tal función, demuestre que (a) ∂P/∂l = αP/l (b) ∂P/∂k = βP/k ∂P ∂P +k = P. Esto significa que al sumar los productos de la (c) l ∂l ∂k productividad marginal de cada factor y la cantidad de ese factor, se obtiene la producción total P. En los problemas del 7 al 9, qA y qB son funciones de demanda para los productos A y B, respectivamente. En cada caso, encuentre ∂qA/∂pA, ∂qA/∂pB, ∂qB/∂pA, ∂qB/∂pB y determine si A y B son competitivos, complementarios o de ninguno de estos tipos. 7. qA = 1500 − 40pA + 3pB ; 8. qA = 20 − pA − 2pB ; 9. qA =

100 √ ; pA p B

qB =

qB = 900 + 5pA − 20pB

qB = 50 − 2pA − 3pB

500 √ pB 3 pA

Sección 17.2

10. Manufactura canadiense En 1927, la función de producción para las industrias manufactureras canadienses se estimó como6 P = 33.0l0.46k0.52, donde P representa la producción, l el trabajo y k el capital. Determine las productividades marginales para la mano de obra y el capital y evalúelas cuando l = 1 y k = 1. 11. Granja lechera Una estimación de la función de producción para las granjas lecheras de Iowa (1939) está dado por7 P = A0.27 B0.01 C 0.01 D0.23 E 0.09 F 0.27

donde P representa la producción, A el terreno, B la mano de obra, C son mejoras, D activos líquidos, E activos de trabajo y F gastos de operación en efectivo. Encuentre las productividades marginales para el trabajo y las mejoras. 12. Función de producción Suponga que una función de produckl . ción está dada por P = 3k + 5l (a) Determine las funciones de productividad marginal. (b) Demuestre que cuando k = l, la suma de las productividades marginales es 81. 13. Compensación a MAE En un estudio sobre el éxito alcanzado por jóvenes graduados con maestría en administración de empresas (MAE), se estimó que para gerentes (contadores, analistas, etc.) la compensación anual actual estaba dada por

Sg = 7 3 Se Si

determine ∂Sg/∂Se y ∂Sg/∂Si cuando Se = 125 y Si = 100; asimismo, interprete sus resultados.9 15. Facilidad de lectura En ocasiones se desea evaluar el grado de legibilidad de un documento escrito. Rudolf Flesch10 desarrolló una función de dos variables que hace esto, a saber, R = f (w, s) = 206.835 − (1.015w + 0.846s) donde a R se le llama calificación de facilidad de lectura, w es el número promedio de palabras por oración encontradas en muestras de 100 palabras y s es el número promedio de sílabas incluidas en tales muestras. Flesch afirma que un artículo para el cual R = 0 es “prácticamente ilegible”, pero que uno con R = 100 es “fácil de leer para cualquier persona alfabeta”. (a) Encuentre ∂R/∂w y ∂R/∂s.

6P. Daly y P. Douglas, “The Production Function for Canadian Manufactures”, Journal of the American Statistical Association, 38 (1943), pp. 178-186. 7G. Tintner y O. H. Brownlee, “Production Functions Derived from Farm Records”, American Journal of Agricultural Economics, 26 (1944), pp. 566571. 8Adaptado de A. G. Weinstein y V. Srinivasen, “Predicting Managerial Success of Master of Business Administration (M.B.A.) Graduates”, Journal of Applied Psychology, 59, núm. 2 (1974), pp. 207-212. 9Adaptado de R. K. Leik y B. F. Meeker, Mathematical Sociology (Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, Inc., 1975). 10R. Flesch, The Art of Readable Writing (Nueva York: Harper & Row Publishers, Inc., 1949).

759

(b) ¿Qué es “más fácil” de leer: un artículo para el cual w = w0 y s = s0 u otro para el cual w = w0 + 1 y s = s0? 16. Modelo para voz El estudio de las frecuencias de las vibraciones de un alambre tenso es útil al considerar la voz de un individuo. Suponga ω=

1 bL

τ πρ

donde ω (letra griega “omega”) representa la frecuencia, b el diámetro, L la longitud, ρ (letra griega “ro”) la densidad y τ (letra griega “tau”) es la tensión.11 Encuentre ∂ω/∂b, ∂ω/∂L, ∂ω/∂ρ y ∂ω/∂τ. 17. Flujo de tránsito Considere la siguiente situación de tránsito. En una autopista con dos carriles en cada dirección, se encuentra un vehículo de mantenimiento bloqueando el carril izquierdo. (Vea la figura 17.3). Dos vehículos (anterior y posterior) están en el carril derecho con cierta distancia entre ellos. El vehículo sujeto puede escoger llenar o no el espacio entre los vehículos anterior y posterior. Esa decisión puede basarse no sólo en la distancia x mostrada en el diagrama, sino en otros factores (como la velocidad del vehículo anterior). En el análisis de tal decisión, se ha usado un índice de espacio, g.12, 13 Entre mayor es el valor de g, mayor es la propensión del vehículo sujeto a ocupar el espacio. Suponga que g=

z = 43 960 + 4480x + 3492y donde x y y son el número de años de experiencia en el trabajo antes y después de recibir su grado de MAE, respectivamente.8 Encuentre ∂z/∂x e interprete su resultado. 14. Estatus Se cree que el estatus general Sg de una persona es una función atribuible a la educación Se y al ingreso Si, donde Sg, Se y Si se representan en forma numérica. Si

Aplicaciones de las derivadas parciales

VF − VS x − 0.75 + VF 19.2

donde x (en pies) es el espacio, VF la velocidad del vehículo anterior (en pies por segundo) y VS la velocidad del vehículo sujeto (en pies por segundo). A partir del diagrama, parece razonable suponer que si VF y VS son fijas y x aumenta, entonces g también debería aumentar. Demuestre que esto es cierto aplicando cálculo a la función g. Suponga que x, VF y VS son positivas. Vehículo sujeto

Vehículo de mantenimiento Carril izquierdo

x Vehículo anterior

Vehículo posterior

Carril derecho

FIGURA 17.3

18. Demanda Suponga que las ecuaciones de demanda para los productos relacionados A y B son 16 qA = e−(pA +pB ) y qB = 2 2 pA pB

11R.

M. Thrall, J. A. Mortimer, K. R. Rebman y R. F. Baum, eds., Some Mathematical Models in Biology, edición revisada, reporte núm. 40241-R-7. Preparado en la Universidad de Michigan, 1967. 12P. M. Hurst, K. Perchonok y E. L. Seguin. “Vehicle Kinematics and Gap Acceptance”, Journal of Applied Psycholoy, 52, núm. 4 (1968), pp. 321-324. 13K. Perchonok y P. M. Hurst, “Effect of Lane-Closure Signals upon Driver Decision Making and Traffic Flow”, Journal of Applied Psychology, 52, núm. 5 (1968), pp. 410-413.

760

Capítulo 17

Cálculo de varias variables

donde qA y qB son los números de unidades demandadas de A y B cuando los precios unitarios (en miles) son pA y pB, respectivamente. (a) Clasifique A y B como competitivos, complementarios o de ninguno de los dos tipos. (b) Si los precios unitarios de A y B son $1000 y $2000, respectivamente, estime el cambio en la demanda de A cuando el precio de B disminuye $20 y el precio de A se mantiene constante. 19. Demanda Las ecuaciones de demanda para los productos relacionados A y B están dadas por qA = 10

pB pA

y

qB = 3 3

pA pB

donde qA y qB son las cantidades demandadas de A y de B y pA y pB son los precios correspondientes por unidad. (a) Encuentre los valores de las dos demandas marginales para el producto A cuando pA = 9 y pB = 16. (b) Si pB se reduce de 14 a 16, con pA fijo en 9, use el inciso (a) para estimar el cambio correspondiente en la demanda para el producto A. 20. Función de costos conjuntos La función de costos conjuntos para fabricar qA unidades del producto A y qB unidades del producto B está dada por q2 (q3 + qA )1/2 1/3 c= A B + qA qB + 600 17

donde c está en dólares. (a) Encuentre las funciones de costo marginal con respecto a qA y qB. (b) Evalúe la función de costo marginal con respecto a qA cuando qA = 17 y qB = 8. Redondee su respuesta a dos decimales. (c) Use su respuesta al inciso (a) para estimar el cambio en el costo si la producción de A disminuye de 17 a 16 unidades mientras la producción de B se mantiene en 8 unidades. 21. Elecciones Para las elecciones al Congreso estadounidense de 1974, en cierto distrito, el porcentaje republicano R del voto republicano-democrático está dado (aproximadamente) por14 R = f (Er , Ed , Ir , Id , N)

= 15.4725 + 2.5945Er − 0.0804Er2 − 2.3648Ed + 0.0687Ed2 + 2.1914Ir − 0.0912Ir2

− 0.8096Id + 0.0081Id2 − 0.0277Er Ir

+ 0.0493Ed Id + 0.8579N − 0.0061N 2

Aquí, Er y Ed son los gastos de campaña (en unidades de $10 000) de republicanos y demócratas, respectivamente; Ir e Id representan el

número de periodos en los que han estado en el Congreso, más uno, los candidatos republicano y demócrata, respectivamente, y N es el porcentaje del voto presidencial de los dos partidos que Richard Nixon obtuvo en el distrito en 1968. La variable N proporciona una medida de la fuerza de los republicanos en ese distrito. (a) En la Ley de 1974 de la Campaña Federal de Elecciones, el Congreso estableció un límite de $188 000 para los gastos de campaña. Analizando ∂R/∂Er, ¿habría aconsejado usted a un candidato republicano con nueve periodos en el Congreso gastar $188 000 en su campaña? (b) Encuentre el porcentaje por encima del cual el voto de Nixon tuvo un efecto negativo sobre R; esto es, encuentre N cuándo ∂R/∂N < 0. Redondee su respuesta al porcentaje entero más cercano. 22. Ventas Después que un nuevo producto se ha lanzado al mercado, su volumen de ventas (en miles de unidades) está dado por AT + 450 S= √ A+T2

donde T representa el tiempo (en meses) transcurrido desde que el producto se introdujo por primera vez y A es la cantidad (en cientos) gastada cada mes en publicidad. (a) Verifique si la derivada parcial del volumen de ventas con respecto al tiempo está dada por ∂S A2 − 450T = ∂T (A + T 2 )3/2

(b) Use el resultado del inciso (a) para predecir el número de meses que transcurrirán antes de que el volumen de ventas empiece a descender si la cantidad destinada a publicidad se mantiene fija en $9000 por mes. Sea f una función de demanda para el producto A y qA = f (pA, pB), donde qA es la cantidad demandada de A cuando su precio por unidad es pA y el precio por unidad del producto B es pB. La elasticidad parcial de la demanda de A con respecto a pA, denotada por ηpA , se define como ηpA = (pA /qA )(∂qA /∂pA ). La elasticidad parcial de la demanda de A con respecto a pB, denotada por ηpB , se define como ηpB = (pB /qA )(∂qA /∂pB ). Hablando de manera informal, ηpA es la razón de un cambio porcentual en la cantidad demandada de A con respecto a un cambio porcentual en el precio de A cuando el precio de B es fijo. De manera similar, ηpB puede interpretarse como la razón de un cambio porcentual en la cantidad demandada de A hacia un cambio porcentual en el precio de B cuando el precio de A se mantiene fijo. En los problemas del 23 al 25, encuentre ηpA y ηpB para los valores dados de pA y pB.

23. qA = 1000 − 50pA + 2pB ; pA = 2, pB = 10 24. qA = 60 − 3pA − 2pB ; pA = 5, pB = 3 √ 25. qA = 100/(pA pB ); pA = 1, pB = 4

Objetivo

17.3 Derivación parcial implícita15

Determinar derivadas parciales de una función definida de manera implícita.

Una ecuación en x, y y z no necesariamente define a z como función de x y y. Por ejemplo, en la ecuación z2 − x2 − y2 = 0

14J.

(1)

Silberman y G. Yochum, “The Role of Money in Determining Election Outcomes”, Social Science Quarterly, 58, núm. 4 (1978), pp. 671-682. 15Esta sección puede omitirse sin pérdida de continuidad.

Sección 17.3

Derivación parcial implícita

761

√ si x = 1 y y = 1, entonces z2 − 1 − 1 = 0, por lo que z = ± 2. Así, la ecuación (1) no define a z como función de x y y. Sin embargo, al despejar z de la ecuación (1) se obtiene z=

x 2 + y2

o

z = − x 2 + y2

cada una de las cuales define a z como función de x y de y. Aunque la ecuación (1) no expresa de manera explícita a z como función de x y y, puede considerarse que expresa a z implícitamente como una de dos funciones diferentes de x y y. Observe que la ecuación z2 − x2 − y2 = 0 tiene la forma F(x, y, z) = 0, donde F es una función de tres variables. Cualquier ecuación de la forma F(x, y, z) = 0 puede considerarse que expresa a z de manera implícita como un conjunto de posibles funciones de x y y. Además, es posible encontrar ∂z/∂x y ∂z/∂y directamente a partir de la forma F(x, y, z) = 0. Con el fin de encontrar ∂z/∂x para z2 − x2 − y2 = 0

(2)

primero se derivan ambos lados de la ecuación (2) con respecto a x tratando a z como función de x y y y tratando a y como una constante: ∂ ∂ 2 (z − x 2 − y2 ) = (0) ∂x ∂x ∂ 2 ∂ 2 ∂ 2 (z ) − (x ) − (y ) = 0 ∂x ∂x ∂x ∂z 2z − 2x − 0 = 0 ∂x

Debido a que y se trata como una ∂y constante, = 0. ∂x

Al despejar ∂z/∂x, se obtiene 2z

∂z = 2x ∂x ∂z x = ∂x z

Para encontrar ∂z/∂y se derivan ambos lados de la ecuación (2) con respecto a y tratando a z como función de x y y y manteniendo a x constante: ∂ ∂ 2 (z − x 2 − y2 ) = (0) ∂y ∂y ∂z 2z − 0 − 2y = 0 ∂y ∂z 2z = 2y ∂y

Por consiguiente,

∂x =0 ∂y

y ∂z = ∂y z

El método que se usa para encontrar ∂z/∂x y ∂z/∂y se llama derivación parcial implícita. EJEMPLO 1 Si

Derivación parcial implícita

∂z xz2 + y2 = 0, evalúe cuando x = −1, y = 2 y z = 2. ∂x x+y

Solución: Se tratará a z como una función de x y y y se derivarán ambos lados de la ecua-

ción con respecto a x: ∂ ∂x

xz2 x+y

+

∂ 2 ∂ (y ) = (0) ∂x ∂x

762

Capítulo 17

Cálculo de varias variables

Si se usa la regla del cociente para el primer término de la izquierda, se tiene (x + y)

∂ ∂ (xz2 ) − xz2 (x + y) ∂x ∂x +0=0 (x + y)2

Usando la regla del producto para

∂ (xz2 ) resulta ∂x

(x + y) x 2z

∂z + z2 (1) − xz2 (1) ∂x =0 (x + y)2

Al despejar ∂z/∂x, se obtiene ∂z + z2 (x + y) − xz2 = 0 ∂x xz2 − z2 (x + y) yz ∂z = =− z=0 ∂x 2xz(x + y) 2x(x + y) 2xz(x + y)

Así,

∂z ∂x

(−1,2,2)

=2

Ahora resuelva el problema 13 v EJEMPLO 2 Si se

r 2 +u2

Derivación parcial implícita

= u ln (t + 1), determine ∂t/∂u. 2

Solución: Se considera a t como una función de r, s y u. Al derivar ambos lados con res-

pecto a u mientras se mantienen constantes r y s, se obtiene ∂ ∂ 2 2 (ser +u ) = (u ln (t 2 + 1)) ∂u ∂u ∂ ∂ 2 2 2suer +u = u ( ln (t 2 + 1)) + ln (t 2 + 1) (u) ∂u ∂u 2t ∂t 2 2 2suer +u = u 2 + ln (t 2 + 1) t 1 ∂u

regla del producto

Por lo tanto, 2

2

(t 2 + 1)(2suer +u − ln (t 2 + 1)) ∂t = ∂u 2ut

Ahora resuelva el problema 1 v

PROBLEMAS 17.3 En los problemas del 1 al 11, encuentre las derivadas parciales indicadas por el método de derivación parcial implícita. 1. 2x 2 + 3y2 + 5z2 = 900; ∂z/∂x 2. z2 − 5x 2 + y2 = 0; ∂z/∂x 3. 3z2 − 5x 2 − 7y2 = 0; ∂z/∂y 4. 3x 2 + y2 + 2z3 = 9; ∂z/∂y 5. x 2 − 2y − z2 + x 2 yz2 = 20; ∂z/∂x 6. z3 + 2x 2 z2 − xy = 0; ∂z/∂x 7. ex + ey + ez = 10; ∂z/∂y 8. xyz + xy2 z3 − ln z4 = 0; ∂z/∂y 9. ln (z) + 9z − xy = 1; ∂z/∂x 10. ln x + ln y − ln z = ey ; ∂z/∂x √ 11. (z2 + 6xy) x 3 + 5 = 2; ∂z/∂y

En los problemas del 12 al 20, evalúe las derivadas parciales indicadas para los valores dados de las variables. 12. xz + xyz − 5 = 0; ∂z/∂x, x = 1, y = 4, z = 1 13. xz2 + yz2 − x 2 y = 1; 14. e = xyz;

15. eyz = −xyz; 16.

∂z/∂x, x = 1, y = 0, z = 1

∂z/∂y, x = 1, y = −e−1 , z = −1

zx

∂z/∂x, x = −e2 /2, y = 1, z = 2

xz + y2 − xy = 0;

17. ln z = 4x + y;

∂z/∂y, x = 2, y = 2, z = 6

∂z/∂x, x = 5, y = −20, z = 1

t r s = ; ∂r/∂t, r = 1, s = 1, t = 1 s2 + t 2 2 2 2 s +t 19. = 10; ∂t/∂r, r = 1, s = 2, t = 4 rs 20. ln (x + y + z) + xyz = zex+y+z ; ∂z/∂x, x = 0, y = 1, z = 0 18.

2 2

2

Sección 17.4

21. Función de costos conjuntos Una función de costos conjuntos se define en forma implícita mediante la ecuación c+

√

c = 12 + qA 9 + qB2

Derivadas parciales de orden superior

763

donde c denota el costo total de producir qA unidades del producto A y qB unidades del producto B. (a) Si qA = 6 y qB = 4, encuentre el correspondiente valor de c. (b) Determine los costos marginales con respecto a qA y qB cuando qA = 6 y qB = 4.

Objetivo

17.4 Derivadas parciales de orden superior

Calcular derivadas parciales de orden superior.

Si z = f (x, y), entonces no sólo z es una función de x y y, también lo son fx y fy, las cuales pueden tener derivadas parciales. Si fx y fy pueden derivarse, se obtienen derivadas parciales de segundo orden de f. En forma simbólica, fxx significa (fx)x

fxy significa (fx)y

fyx significa (fy)x

fyy significa (fy)y

En términos de la notación ∂, ∂2 z ∂ significa 2 ∂x ∂x

∂z ∂x

∂ ∂2 z significa ∂x ∂y ∂x ADVERTENCIA Para z = f (x, y), fxy = ∂2z/∂y ∂x.

∂z ∂y

∂2 z ∂ significa ∂y ∂x ∂y

∂z ∂x

∂ ∂2 z significa ∂y2 ∂y

∂z ∂y

Observe que para encontrar fxy, primero se deriva f con respecto a x. Para ∂2z/∂x ∂y, primero se deriva con respecto a y. Es posible ampliar la notación más allá de las derivadas parciales de segundo orden. Por ejemplo, fxxy(= ∂3z/∂y ∂x2) es una derivada parcial de tercer orden de f, esto es, la derivada parcial de fxx(= ∂2z/∂x2) con respecto a y. Una generalización a derivadas parciales de orden superior con funciones de más de dos variables debería ser obvia. EJEMPLO 1

Derivadas parciales de segundo orden

Encuentre las cuatro derivadas parciales de segundo orden de f (x, y) = x2y + x2y2.

Solución: Puesto que

se tiene

fx(x, y) = 2xy + 2xy2 fxx (x, y) =

∂ (2xy + 2xy2 ) = 2y + 2y2 ∂x

fxy (x, y) =

∂ (2xy + 2xy2 ) = 2x + 4xy ∂y

y

También, como

se tiene

y

fy(x, y) = x2 + 2x2y fyy (x, y) = fyx (x, y) =

∂ 2 (x + 2x 2 y) = 2x 2 ∂y

∂ 2 (x + 2x 2 y) = 2x + 4xy ∂x Ahora resuelva el problema 1 v

Las derivadas fxy y fyx se llaman derivadas parciales mixtas. Observe en el ejemplo 1 que fxy(x, y) = fyx(x, y). Bajo las condiciones apropiadas, las derivadas parciales mixtas de una función son iguales; esto es, el orden de derivación no tiene importancia. Puede suponerse que éste es el caso para todas las funciones que se consideren.

764

Capítulo 17

Cálculo de varias variables

EJEMPLO 2

Derivada parcial mixta

Encuentre el valor de Solución:

∂3 w ∂z ∂y ∂x

(1,2,3)

si w = (2x + 3y + 4z)3.

∂w ∂ = 3(2x + 3y + 4z)2 (2x + 3y + 4z) ∂x ∂x = 6(2x + 3y + 4z)2 2 ∂ w ∂ = 6 · 2(2x + 3y + 4z) (2x + 3y + 4z) ∂y ∂x ∂y = 36(2x + 3y + 4z) ∂3 w = 36 · 4 = 144 ∂z ∂y ∂x ∂3 w = 144 ∂z ∂y ∂x (1,2,3)

Así,

Ahora resuelva el problema 3 v EJEMPLO 3 Determine

Derivada parcial de segundo orden de una función implícita16

∂2 z si z2 = xy. ∂x 2

Solución: Por medio de la derivación implícita se determina primero ∂z/∂x: ∂ 2 ∂ (z ) = (xy) ∂x ∂x ∂z 2z = y ∂x y ∂z z=0 = ∂x 2z

Al derivar ambos lados con respecto a x, se obtiene ∂ 1 −1 ∂ ∂z = yz ∂x ∂x ∂x 2 ∂2 z 1 ∂z = − yz−2 2 ∂x 2 ∂x Al sustituir y/(2z) por ∂z/∂x, se tiene ∂2 z 1 = − yz−2 ∂x 2 2

y 2z

y2 z= 0 4z3 Ahora resuelva el problema 23 v

=−

PROBLEMAS 17.4 En los problemas del 1 al 10, encuentre las derivadas parciales indicadas.

8. f (x, y, z) = x 2 y3 z4 ;

1. f (x, y) = 6xy2 ;

9. z = ln

fx (x, y), fxy (x, y), fyx (x, y)

2. f (x, y) = 2x 3 y2 + 6x 2 y3 − 3xy;

3. f (x, y) = 7x + 3y;

fx (x, y), fxx (x, y)

fy (x, y), fyy (x, y), fyyx (x, y)

2

4. f (x, y) = (x 2 + xy + y2 )(xy + x + y); 5. f (x, y) = 9e2xy ;

6. f (x, y) = ln (x + y ) + 2; 2

2

7. f (x, y) = (x + y) (xy); 2

16Omítase

fx (x, y), fxy (x, y)

fy (x, y), fyx (x, y), fyxy (x, y)

fx (x, y), fxx (x, y), fxy (x, y)

fx (x, y), fy (x, y), fxx (x, y), fyy (x, y)

si no se estudió la sección 17.3.

10. z =

x 2 + y2 ;

ln (x 2 + 5) ; y

fx (x, y, z), fxz (x, y, z), fzx (x, y, z) ∂z ∂2 z , ∂y ∂y2 ∂z ∂2 z , ∂x ∂y ∂x

En los problemas del 11 al 16, encuentre el valor indicado. 11. Si f (x, y, z) = 7, encuentre fyxx(4, 3, −2). 12. Si f (x, y, z) = z2(3x2 − 4xy3), encuentre fxyz(1, 2, 3).

Sección 17.5

13. Si f (l, k) = 3l3k6 − 2l2k7, encuentre fk lk(2, 1). 14. Si f (x, y) = x3y2 + x2y − x2y2, encuentre fxxy(2, 3) y fxyx(2, 3). 15. Si f (x, y) = y2ex + ln(xy), encuentre fxyy(1, 1). 16. Si f (x, y) = x3 − 6xy2 + x2 − y3, encuentre fxy(1, −1). 17. Función de costo Suponga que el costo c de producir qA unidades del producto A y qB unidades del producto B está dado por c = (3qA2 + qB3 + 4)1/3

que las funciones de demanda acopladas para los productos están dadas por qA = 10 − pA + p2B y que qB = 20 + pA − 11pB Encuentre el valor de

∂2 c ∂qA ∂qB

cuando pA = 25 y pB = 4.

Regla de la cadena

765

18. Para f (x, y) = x4y4 + 3x3y2 − 7x + 4, muestre que

fxyx(x, y) = fxxy(x, y) 19. Para f (x, y) = ex

2

+xy+y2

, muestre que

fxy(x, y) = fyx(x, y)

20. Para f (x, y) = exy, muestre que

fxx (x, y) + fxy (x, y) + fyx (x, y) + fyy (x, y) = f (x, y)((x + y)2 + 2)

∂2 z ∂2 z + = 0. ∂x 2 ∂y2 ∂2 z 1722. Si z3 − x3 − x2y - xy2 − y3 = 0, encuentre . ∂x 2 2 ∂ z 1723. Si z2 − 3x2 + y2 = 0, encuentre . ∂y2 ∂2 z 1724. Si 2z2 = x2 + 2xy + xz, encuentre . ∂x ∂y

21. Para z = ln(x2 + y2), muestre que

Objetivo

17.5 Regla de la cadena18

Mostrar cómo se encuentran las derivadas parciales de una función compuesta mediante el uso de la regla de la cadena.

Suponga que un fabricante de dos productos relacionados A y B tiene una función de costos conjuntos dada por c = f (qA, qB) donde c es el costo total de producir las cantidades qA y qB de A y B, respectivamente. Además, suponga que las funciones de demanda para los productos son qA = g(pA, pB)

y

qB = h(pA, pB)

donde pA y pB son los precios por unidad de A y B, respectivamente. Como c es una función de qA y qB, y puesto que éstos son a su vez funciones de pA y pB, entonces c puede verse como una función de pA y pB. (De manera apropiada, las variables qA y qB se llaman variables intermedias de c). En consecuencia, se debería tener la posibilidad de determinar ∂c/∂pA, que es la razón de cambio del costo total con respecto al precio de A. Una manera de hacer esto consiste en sustituir las expresiones g(pA, pB) y h(pA, pB) por qA y qB, respectivamente, en c = f (qA, qB). Entonces c es una función de pA y pB y se puede derivar c con respecto a pA directamente. Este procedimiento tiene algunas desventajas —especialmente cuando f, g o h están dadas por una expresión complicada—. Otra manera de atender el problema sería por medio de la regla de la cadena (en realidad, una regla de la cadena), que ahora se establece sin demostrarla. Regla de la cadena

Sea z = f (x, y), donde tanto x como y son funciones de r y s dadas por x = x(r, s) y y = y(r, s). Si f, x y y tienen derivadas parciales continuas, entonces z es una función de r y s, y ∂z ∂x ∂z ∂y ∂z = + ∂r ∂x ∂r ∂y ∂r

y

∂z ∂x ∂z ∂y ∂z = + ∂s ∂x ∂s ∂y ∂s

17Omítase 18Esta

si no se estudió la sección 17.3. sección puede omitirse sin pérdida de continuidad.

766

Capítulo 17

Cálculo de varias variables

Observe que en la regla de la cadena, el número de variables intermedias de z (dos) es el mismo que el número de términos que componen a ∂z/∂r y ∂z/∂s. De regreso a la situación original en lo que concierne al fabricante de A y B, se advierte que si f, qA y qB tienen derivadas parciales continuas, entonces, por la regla de la cadena, ∂c ∂qA ∂c ∂qB ∂c = + ∂pA ∂qA ∂pA ∂qB ∂pA EJEMPLO 1

Tasa de cambio del costo

Para un fabricante de cámaras y películas, el costo total c de producir qC cámaras y qF rollos de película está dado por c = 30qC + 0.015qCqF + qF + 900 Las funciones de demanda para las cámaras y los rollos fotográficos están dadas por qC =

9000 √ p C pF

qF = 2000 − pC − 400pF

y

donde pC es el precio por cámara y pF el precio por rollo de película. Encuentre la tasa de cambio del costo total con respecto al precio de la cámara cuando pC = 50 y pF = 2. Solución: Primero se debe determinar ∂c/∂pC. Por la regla de la cadena,

∂c ∂c ∂qC ∂c ∂qF = + ∂pC ∂qC ∂pC ∂qF ∂pC = (30 + 0.015qF )

−9000 + (0.015qC + 1)(−1) √ p2C pF

√ Cuando pC = 50 y pF = 2, entonces qC = 90 2 y qF = 1150. Al sustituir esos valores en ∂c/∂pC y simplificar, se tiene ∂c ≈ −123.2 ∂pC pC =50 pF =2

Ahora resuelva el problema 1 v La regla de la cadena puede ampliarse. Por ejemplo, suponga que z = f (v, w, x, y) y que v, w, x y y son todas funciones de r, s y t. Entonces, suponiendo ciertas condiciones de continuidad, puede considerarse a z como una función de r, s y t, por lo que se tiene ∂z ∂v ∂z ∂w ∂z ∂x ∂z ∂y ∂z = + + + ∂r ∂v ∂r ∂w ∂r ∂x ∂r ∂y ∂r ∂z ∂z ∂v ∂z ∂w ∂z ∂x ∂z ∂y = + + + ∂s ∂v ∂s ∂w ∂s ∂x ∂s ∂y ∂s

y ∂z ∂z ∂v ∂z ∂w ∂z ∂x ∂z ∂y = + + + ∂t ∂v ∂t ∂w ∂t ∂x ∂t ∂y ∂t

Observe que el número de variables intermedias de z (cuatro) es el mismo que el número de términos que forman a ∂z/∂r, ∂z/∂s y ∂z/∂t. Ahora considere la situación en la que z = f (x, y) tal que x = x(t) y y = y(t). Entonces ∂z dx ∂z dy dz = + dt ∂x dt ∂y dt

Use los símbolos de las derivadas parciales y los símbolos de la derivada ordinaria en forma apropiada.

Aquí se usa el símbolo dz/dt en vez de ∂z/∂t, puesto que z puede considerarse como una función de una sola variable t. Asimismo, los símbolos dx/dt y dy/dt se usan en vez de ∂x/∂t y ∂y/∂t. Como es común, el número de términos que componen dz/dt es igual al número de variables intermedias de z. Existen otras situaciones que se tratarán de manera similar.

Sección 17.5

EJEMPLO 2

Regla de la cadena

767

Regla de la cadena

a. Si w = f (x, y, z) = 3x2y + xyz − 4y2z3, donde x = 2r − 3s

y = 6r + s

z=r−s

determine ∂w/∂r y ∂w/∂s. Solución: Como x, y y z son funciones de r y s, entonces, por la regla de la cadena,

∂w ∂w ∂x ∂w ∂y ∂w ∂z = + + ∂r ∂x ∂r ∂y ∂r ∂z ∂r = (6xy + yz)(2) + (3x 2 + xz − 8yz3 )(6) + (xy − 12y2 z2 )(1) = x(18x + 13y + 6z) + 2yz(1 − 24z2 − 6yz)

También, ∂w ∂w ∂x ∂w ∂y ∂w ∂z = + + ∂s ∂x ∂s ∂y ∂s ∂z ∂s = (6xy + yz)(−3) + (3x 2 + xz − 8yz3 )(1) + (xy − 12y2 z2 )(−1) = x(3x − 19y + z) − yz(3 + 8z2 − 12yz)

b. Si z =

x + ey , donde x = rs + sert y y = 9 + rt, evalúe ∂z/∂s cuando r = −2, s = 5 y t = 4. y

Solución: Como x y y son funciones de r, s y t (observe que es posible escribir y = 9 + rt +� 0 β s), por la regla de la cadena,

∂z ∂x ∂z ∂y ∂z = + ∂s ∂x ∂s ∂y ∂s r + ert ∂z 1 · (0) = (r + ert ) + y ∂y y

=

Si r = −2, s = 5 y t = 4, entonces y = 1. Así, ∂z ∂s

r=−2 s=5 t=4

=

−2 + e−8 = −2 + e−8 1

Ahora resuelva el problema 13 v EJEMPLO 3

Regla de la cadena

a. Determine ∂y/∂r si y = x2 ln(x4 + 6) y x = (r + 3s)6.

Solución: Por la regla de la cadena,

dy ∂x ∂y = ∂r dx ∂r = x2 ·

4x 3 + 2x · ln (x 4 + 6) [6(r + 3s)5 ] +6

x4

= 12x(r + 3s)5

2x 4 + ln (x 4 + 6) x4 + 6

768

Capítulo 17

Cálculo de varias variables

b. Dado que z = exy, x = r − 4s y y = r − s, encuentre ∂z/∂r en términos de r y s. Solución:

∂z ∂z ∂x ∂z ∂y = + ∂r ∂x ∂r ∂y ∂r = (yexy )(1) + (xexy )(1) = (x + y)exy

Como x = r − 4s y y = r − s,

∂z = [(r − 4s) + (r − s)]e(r−4s)(r−s) ∂r = (2r − 5s)er

2 −5rs+4s2

Ahora resuelva el problema 15 v

PROBLEMAS 17.5 En los problemas del 1 al 12, encuentre las derivadas indicadas usando la regla de la cadena.

y que las funciones de demanda acopladas para los productos están dadas por

1. z = 5x + 3y, x = 2r + 3s, y = r − 2s; ∂z/∂r, ∂z/∂s

2. z = 2x 2 + 3xy + 2y2 , x = r 2 − s2 , y = r 2 + s2 ; ∂z/∂r, ∂z/∂s √ 3. z = ex+y , x = t 2 + 3, y = t 3 ; dz/dt √ 4. z = 8x + y, x = t 2 + 3t + 4, y = t 3 + 4; dz/dt 5. w = x 2 yz + xy2 z + xyz2 , x = et , y = tet , z = t 2 et ;

dw/dt

6. w = ln (x 2 + y2 + z2 ), x = 2 − 3t, y = t 2 + 3, z = 4 − t; dw/dt 7. z = (x 2 + xy2 )3 , x = r + s + t, y = 2r − 3s + 8t; ∂z/∂t

8. z =

x 2 + y2 , x = r 2 + s − t, y = r − s + t;

∂z/∂r

9. w = x 2 + xyz + z2 , x = r 2 − s2 , y = rs, z = r 2 + s2 ;

10. w = ln (xyz), x = r 2 s, y = rs, z = rs2 ;

11. y = x − 7x + 5, x = 19rs + 2s t ; 2

2 2

12. y = 4 − x , x = 2r + 3s − 4t; 2

∂w/∂s

∂w/∂r ∂y/∂r

∂y/∂t

13. Si z = (4x + 3y)3, donde x = r2s y y = r − 2s, evalúe ∂z/∂r cuando r = √ 0 y s = 1. 14. Si z = 2x + 3y, donde x = 3t + 5 y y = t2 + 2t + 1, evalúe dz/dt cuando t = 1. 15. Si w = ex+y + z(x2 + y2 + z2), donde x = (r −s)2, y = (r + s)2 y z = (s − r)2, evalúe ∂w/∂s cuando r = 1 y s = 1. 16. Si y = x/(x − 5), donde x = 2t2 − 3rs — r2t, evalúe ∂y/∂t cuando r = 0, s = 2 y t = −1. 17. Función de costo Suponga que el costo c de producir qA unidades del producto A y qB unidades del producto B está dado por c = (3qA2 + qB3 + 4)1/3

Objetivo Analizar máximos y mínimos relativos, para determinar puntos críticos, y aplicar la prueba de la segunda derivada para una función de dos variables.

qA = 10 − pA + p2B

y

qB = 20 + pA − 11pB

∂c ∂c Use la regla de la cadena para evaluar y cuando pA = 25 y ∂p ∂p A B pB = 4. 18. Suponga que w = f (x, y), donde x = g(t) y y = h(t). (a) Establezca una regla de la cadena que proporcione dw/dt. (b) Suponga que h(t) = t, de modo que w = f (x, t), donde x = g(t). Use el inciso (a) para encontrar dw/dt y simplifique su respuesta. 19. (a) Suponga que w es una función de x y y, donde tanto x como y son funciones de s y t. Establezca una regla de la cadena que exprese ∂w/∂t en términos de derivadas de estas √ funciones. (b) Sea w = 2x2 ln|3x − 5y|, donde x = s t 2 + 2 y y = t − 3e2−s. Use el inciso (a) para evaluar ∂w/∂t cuando s = 1 y t = 0. 20. Función de producción Al considerar una función de producción P = f (l, k), donde l es el trabajo y k el capital inicial, Fon, Boulier y Goldfarb19 suponen que l = Lg(h), donde L es el número de trabajadores, h es el número de horas por día por trabajador y g(h) es una función de la eficiencia de la mano de obra. Al maximizar la ganancia p dada por

p = aP − whL donde a es el precio por unidad de producción y w es el salario por hora por trabajador. Fon, Boulier y Goldfarb determinan ∂p/∂L y ∂p/∂h. Suponga que k es independiente de L y h y determine estas derivadas parciales.

17.6 Máximos y mínimos para funciones de dos variables Ahora se ampliará la noción de máximos y mínimos relativos (o extremos relativos) a funciones de dos variables.

19V.

Fon, B. L. Boulier y R. S. Goldfarb, “The Firm’s Demand for Daily Hours of Work: Some Implications”, Atlantic Economic Journal, XIII, núm. 1 (1985), pp. 36-42.

Sección 17.6

Máximos y mínimos para funciones de dos variables

769

Definición Se dice que una función z = f (x, y) tiene un máximo relativo en el punto (a, b) si, para todos los puntos (x, y) en el plano que están lo suficientemente cerca de (a, b), se tiene f (a, b) ≥ f(x, y)

(1)

Para un mínimo relativo, se reemplaza ≥ por ≤ en la ecuación (1). Decir que z = f (x, y) tiene un máximo relativo en (a, b) significa, en forma geométrica, que el punto (a, b, f (a, b)) ubicado sobre la gráfica de f es mayor que (o tan grande como) todos los otros puntos localizados sobre la superficie que son “cercanos” a (a, b, f (a, b)). En la figura 17.4(a), f tiene un máximo relativo en (a, b). En forma similar, en la figura 17.4(b) la función f tiene un mínimo relativo cuando x = y = 0, el cual corresponde a un punto bajo en la superficie. z

z

Punto máximo relativo Gráfica de f Gráfica de f b

a

(0, 0, 0) y

x

y

Punto mínimo relativo

x

(a, b, 0) (a)

(b)

FIGURA 17.4 Extremos relativos.

Recuerde que para localizar los extremos de una función y = f (x) de una variable, se examinan aquellos valores de x ubicados en el dominio de f para los cuales f (x) = 0 o f (x) no existe. Para funciones de dos (o más) variables, se sigue un procedimiento similar. Sin embargo, para las funciones que nos interesan, los extremos no se presentarán donde una derivada no exista y tales situaciones no las tomaremos en consideración. z

z

Tangente

Superficie

(a, b, f (a, b))

Tangente

Superficie

Plano y  b a x

b (a, b, 0) (a)

a

b

y x

y

Plano x  a (a, b, 0) (b)

FIGURA 17.5 En el extremo relativo, fx(x, y) = 0 y fy(x, y) = 0.

Suponga que z = f (x, y) tiene un máximo relativo en (a, b), como se indica en la figura 17.5(a). Entonces la curva donde el plano y = b interseca la superficie debe tener un máximo relativo cuando x = a. Por consiguiente, la pendiente de la recta tangente a la superficie en la dirección x debe ser 0 en (a, b). De manera equivalente, fx(x, y) = 0 en (a, b). En forma

770

Capítulo 17

Cálculo de varias variables

similar, sobre la curva en la que el plano x = a interseca la superficie [figura 17.5(b)], debe haber un máximo relativo cuando y = b. Así, en la dirección y, la pendiente de la tangente a la superficie debe ser 0 en (a, b). De manera equivalente, fy(x, y) = 0 en (a, b). Puesto que es posible hacer un análisis similar para un mínimo relativo, estos resultados pueden combinarse como sigue: Regla 1

Si z = f (x, y) tiene un máximo o un mínimo relativo en (a, b), y si fx y fy están definidas para todo punto cercano a (a, b), es necesario que (a, b) sea una solución del sistema fx (x, y) = 0 fy (x, y) = 0

Un punto (a, b) para el cual fx(a, b) = fy(a, b) = 0 se llama punto crítico de f. Así, de la regla 1 se infiere que, para localizar extremos relativos de una función, se deben examinar La regla 1 no implica que un extremo sus puntos críticos. deba ser punto crítico. Así como en el Se consideran dos comentarios adicionales: primero, la regla 1, así como el concepto caso de las funciones de una variable, de punto crítico, pueden ampliarse a funciones de más de dos variables. Por ejemplo, para un punto crítico puede resultar ser un localizar posibles extremos de w = f (x, y, z), se deben examinar aquellos puntos para los máximo relativo, un mínimo relativo o cuales wx = wy = wz = 0. Segundo, para una función cuyo dominio está restringido, un ninguno de éstos. Un punto crítico sólo es un candidato a constituirse en extremo examen completo de los extremos absolutos debe incluir la consideración de los puntos relativo. ubicados en la frontera. ADVERTENCIA

EJEMPLO 1

Determinación de puntos críticos

Encuentre los puntos críticos de las funciones siguientes. a. f (x, y) = 2x2 + y2 − 2xy + 5x − 3y + 1.

Solución: Como fx(x, y) = 4x − 2y + 5 y fy(x, y) = 2y − 2x − 3, se resuelve el sistema

4x − 2y + 5 = 0 −2x + 2y − 3 = 0

Esto proporciona x = −1 y y = 21 . Así, (−1, 21 ) es el único punto crítico.

b. f (l, k) = l3 + k3 − lk.

fl (l, k) = 3l2 − k = 0

Solución:

2

fk (l, k) = 3k − l = 0

(2) (3)

A partir de la ecuación (2), k = 3l2. Al sustituir el valor de k en la ecuación (3), resulta 0 = 27l4 − l = l(27l3 − 1)

Por consiguiente, l = 0 o l = 31. Si l = 0, entonces k = 0; si l = 31, entonces k = 31. Por lo tanto, los puntos críticos son (0, 0) y 13 , 13 . c. f (x, y, z) = 2x2 + xy + y2 + 100 − z(x + y − 100).

Solución: Al resolver el sistema

fx (x, y, z) = 4x + y − z = 0 fy (x, y, z) = x + 2y − z = 0 fz (x, y, z) = −x − y + 100 = 0

se obtiene el punto crítico (25, 75, 175), tal como usted lo puede verificar. Ahora resuelva el problema 1 v EJEMPLO 2

Determinación de puntos críticos

Encuentre los puntos críticos de f (x, y) = x2 − 4x + 2y2 + 4y + 7

Sección 17.6

Máximos y mínimos para funciones de dos variables

771

Solución: Se tiene fx(x, y) = 2x − 4 y fy(x, y) = 4y + 4. El sistema

2x − 4 = 0 4y + 4 = 0

proporciona el punto crítico (2, −1). Observe que es posible escribir la función dada como f (x, y) = x 2 − 4x + 4 + 2(y2 + 2y + 1) + 1 = (x − 2)2 + 2(y + 1)2 + 1

y f (2, −1) = 1. Es claro que, si (x, y) = (2, −1), entonces f (x, y) > 1. Por consiguiente, se tiene un mínimo relativo en (2, −1). Además, se tiene un mínimo absoluto en (2, −1), puesto que f (x, y) > f (2, −1) para toda (x, y) ≠ (2, −1). Ahora resuelva el problema 3 v

Aunque en el ejemplo 2 se pudo mostrar que el punto crítico da lugar a un extremo relativo, en muchos casos no es fácil hacer esto. Sin embargo, existe una prueba con la segunda derivada que proporciona las condiciones para las cuales un punto crítico será un máximo o un mínimo relativo. A continuación se enuncia esta regla sin demostrarla. Regla 2

Prueba de la segunda derivada para funciones de dos variables Suponga que z = f (x, y) tiene derivadas parciales continuas fxx, fyy y fxy en todo punto (x, y) cercano al punto crítico (a, b). Sea D la función definida por

D(x, y) = fxx(x, y)fyy(x, y) − (fxy(x, y))2 Entonces 1. 2. 3. 4.

si D(a, b) > 0 y fxx(a, b) < 0, entonces f tiene un máximo relativo en (a, b); si D(a, b) > 0 y fxx(a, b) > 0, entonces f tiene un mínimo relativo en (a, b); si D(a, b) < 0, entonces f tiene un punto silla en (a, b) (vea el ejemplo 4); si D(a, b) = 0, no puede obtenerse ninguna conclusión con respecto a extremos en (a, b) y es necesario hacer un análisis adicional.

Es importante observar que cuando D(a, b) > 0, el signo de fxx(a, b) es necesariamente el mismo que el signo de fyy(a, b). Por lo tanto, cuando D(a, b) > 0, se puede probar a fxx(a, b) o bien fyy(a, b), el que resulte más sencillo, para hacer la determinación requerida en las partes 1 y 2 de la prueba de la segunda derivada. EJEMPLO 3

Aplicación de la prueba de la segunda derivada

Examine f (x, y) = x3 + y3 − xy con respecto a máximos y mínimos relativos usando la prueba de la segunda derivada. Solución: Primero se encontrarán los puntos críticos:

fx(x, y) = 3x2 − y

fy(x, y) = 3y2 − x

De igual manera que en el ejemplo 1(b), al resolver fx(x, y) = fy(x, y) = 0 se obtienen los puntos críticos (0, 0) y 13 , 13 . Ahora, fxx(x, y) = 6x

fyy(x, y) = 6y

fxy(x, y) = −1

Por lo tanto, D(x, y) = (6x)(6y) − (−1)2 = 36xy − 1 Como D(0, 0) = 36(0)(0) − 1 = −1 < 0, no hay ningún extremo relativo en (0, 0). Además, como D 13 , 13 = 36 13 13 − 1 = 3 > 0 y fxx 13 , 13 = 6 13 = 2 > 0, existe

772

Capítulo 17

Cálculo de varias variables

un mínimo relativo en

1 1 , 3 3

f

. En este punto, el valor de la función es 1 1 , 3 3

=

1 3 3

+

1 3 3

−

1 3

1 3

1 = − 27

Ahora resuelva el problema 7 v EJEMPLO 4 La superficie de la figura 17.6 se denomina paraboloide hiperbólico.

Un punto silla

Examine f (x, y) = y2 − x2 en relación con sus extremos relativos.

Solución: Al resolver

fx(x, y) = −2x = 0

y

fy(x, y) = 2y = 0

se obtiene el punto crítico (0, 0). Ahora se aplica la prueba de la segunda derivada. En (0, 0) y, de hecho, en cualquier punto, fxx(x, y) = −2

fyy(x, y) = 2

fxy(x, y) = 0

Como D(0, 0) = (−2)(2) − (0)2 = −4 < 0, no existe un extremo relativo en (0, 0). En la figura 17.6 se presenta un bosquejo de z = f (x, y) = y2 — x2. Observe que para la curva que resulta de cortar la superficie con el plano y = 0, existe un máximo en (0, 0); pero para la curva que resulta de cortar la superficie con el plano x = 0, existe un mínimo en (0, 0). Así, sobre la superficie no puede existir ningún extremo relativo en el origen, aunque (0, 0) sea un punto crítico. Alrededor del origen la superficie tiene la forma de una silla de montar y a (0, 0) se le llama punto silla de f. Ahora resuelva el problema 11 v z z  f (x, y)  y2  x2 Punto silla en (0, 0)

(0, 0) y fx(0, 0)  fy(0, 0)  0

x

FIGURA 17.6 Punto silla.

EJEMPLO 5

Determinación de extremos relativos

Examine f (x, y) = x4 + (x − y)4 en relación con sus extremos relativos.

Solución: Al establecer

fx(x, y) = 4x3 + 4(x − y)3 = 0

(4)

fy(x, y) = −4(x − y)3 = 0

(5)

y entonces, a partir de la ecuación (5), se tiene x − y = 0 o x = y. Al sustituir en la ecuación (4) resulta 4x3 = 0 o x = 0. Así, x = y = 0 y (0, 0) es el único punto crítico. En (0, 0), fxx (x, y) = 12x 2 + 12(x − y)2 = 0 fyy (x, y) = 12(x − y)2 = 0

Máximos y mínimos para funciones de dos variables

Sección 17.6

773

y fxy(x, y) = −12(x − y)2 = 0

Por consiguiente, D(0, 0) = 0 y la prueba de la segunda derivada no proporciona información. Sin embargo, para toda (x, y) = (0, 0), se tiene f (x, y) > 0, mientras que f (0, 0) = 0. Por lo tanto, en (0, 0) la gráfica de f tiene un punto bajo y se concluye que f tiene un mínimo relativo (y absoluto) en (0, 0). Ahora resuelva el problema 13 v

Aplicaciones En muchas situaciones que involucran funciones de dos variables, y en especial en sus aplicaciones, la naturaleza del problema dado es un indicador de si un punto crítico es realmente un máximo relativo (o absoluto) o un mínimo relativo (o absoluto). En tales casos, la prueba de la segunda derivada no es necesaria. A menudo, en estudios matemáticos de problemas de aplicación, se supone que las condiciones apropiadas de segundo orden se satisfacen. EJEMPLO 6

Maximización de la producción

Sea P una función de producción dada por P = f (l, k) = 0.54l2 − 0.02l3 + 1.89k2 − 0.09k3 donde l y k son las cantidades de mano de obra y capital, respectivamente, y P es la cantidad producida. Encuentre los valores de l y k que maximizan P. Solución: Para encontrar los puntos críticos se resuelve el sistema Pl = 0 y Pk = 0:

Pl = 1.08l − 0.06l 2

= 0.06l(18 − l) = 0

l = 0, l = 18

Pk = 3.78k − 0.27k 2

= 0.27k(14 − k) = 0

k = 0, k = 14

Hay cuatro puntos críticos: (0, 0), (0, 14), (18, 0) y (18, 14). Ahora se aplica la prueba de la segunda derivada a cada punto crítico. Se tiene Pll = 1.08 − 0.12l Así,

Pkk = 3.78 − 0.54k

Plk = 0

D(l, k) = Pll Pkk − [Plk ]2

= (1.08 − 0.12l)(3.78 − 0.54k)

En (0, 0), D(0, 0) = 1.08(3.78) > 0 Como D(0, 0) > 0 y Pll = 1.08 > 0, existe un mínimo relativo en (0, 0). En (0, 14), D(0, 14) = 1.08(−3.78) < 0 Puesto que D(0, 14) < 0, no existe ningún extremo relativo en (0, 14). En (18, 0), D(18, 0) = (−1.08)(3.78) < 0 Como D(18, 0) < 0, no existe ningún extremo relativo en (18, 0). En (18,14), D(18, 14) = (−1.08)(−3.78) > 0 Puesto que D(18, 14) > 0 y Pll = −1.08 < 0, se tiene un máximo relativo en (18, 14). Por lo tanto, la producción máxima se obtiene cuando l = 18 y k = 14.

Ahora resuelva el problema 21 v

774

Capítulo 17

Cálculo de varias variables

EJEMPLO 7

Maximización de la utilidad

Una empresa produce dos tipos de dulces, A y B, para los cuales los costos promedio de producción son constantes de $2 y $3 por libra, respectivamente. Las cantidades qA y qB (en libras) de A y B que pueden venderse cada semana están dadas por las funciones de demanda conjunta qA = 400(pB − pA) y qB = 400(9 + pA − 2pB) donde pA y pB son los precios de venta (por libra) de A y B, respectivamente. Determine los precios de venta que maximizan la utilidad P de la compañía. Solución: La utilidad total está dada por       libras utilidad libras utilidad P =  por libra  de A  +  por libra  de B  de B de A vendidas vendidas

Para A y B, la utilidad por libra es pA − 2 y pB − 3, respectivamente. Así, P = (pA − 2)qA + (pB − 3)qB

= (pA − 2)[400(pB − pA )] + (pB − 3)[400(9 + pA − 2pB )]

Observe que P se expresa como una función de dos variables, pA y pB. Para maximizar P, sus derivadas parciales se igualan a 0: ∂P = (pA − 2)[400(−1)] + [400(pB − pA )](1) + (pB − 3)[400(1)] ∂pA =0 ∂P = (pA − 2)[400(1)] + (pB − 3)[400(−2)] + 400(9 + pA − 2pB )](1) ∂pB =0

Al simplificar las dos ecuaciones anteriores resulta −2pA + 2pB − 1 = 0 2pA − 4pB + 13 = 0

cuya solución es pA = 5.5 y pB = 6. Además, se encuentra que ∂2 P = −800 ∂p2A

∂2 P = −1600 ∂p2B

∂2 P = 800 ∂pB ∂pA

Por lo tanto, D(5.5, 6) = (−800)(−1600) − (800)2 > 0 Puesto que ∂2 P/∂p2A < 0, se tiene un máximo y la empresa debería vender el dulce A a $5.50 por libra y el B a $6.00 por libra. Ahora resuelva el problema 23 v EJEMPLO 8

Maximización de la utilidad de un monopolista20

Suponga que un monopolista practica discriminación de precios al vender el mismo producto a un precio diferente en dos mercados separados. Sea qA el número de unidades vendidas

20Omítase

si no se estudió la sección 17.5.

Sección 17.6

Máximos y mínimos para funciones de dos variables

775

en el mercado A, donde la función de demanda es pA = f (qA), y sea qB el número de unidades vendidas en el mercado B, donde la función de demanda es pB = g(qB). Entonces las funciones de ingreso para los dos mercados son rA = qAf (qA)

y

rB = qBg(qB)

Suponga que todas las unidades se producen en una planta y que la función de costo por producir q = qA + qB unidades es c = c(q). Tenga presente que rA es una función de qA y rB es una función de qB. La utilidad P del monopolista es P = rA + r B − c Para maximizar P con respecto a las producciones qA y qB, sus derivadas parciales se igualan a 0. Se iniciará con, drA ∂c ∂P = +0− ∂qA dqA ∂qA drA dc ∂q = − =0 dqA dq ∂qA

regla de la cadena

Puesto que ∂q ∂ = (qA + qB ) = 1 ∂qA ∂qA

se tiene

De manera similar,

∂P drA dc = − =0 ∂qA dqA dq

(6)

∂P drB dc =0 = − ∂qB dqB dq

(7)

A partir de las ecuaciones (6) y (7), se obtiene drB dc drA = = dqA dq dqB

Pero drA/dqA y drB/dqB son los ingresos marginales y dc/dq es el costo marginal. Por lo tanto, para maximizar la utilidad, es necesario establecer los precios (y distribuir la producción) de manera que los ingresos marginales en ambos mercados sean los mismos y, hablando en términos simples, también sean iguales al costo de la última unidad producida en la planta. Ahora resuelva el problema 25 v

PROBLEMAS 17.6 En los problemas del 1 al 6, encuentre los puntos críticos de las funciones. 1. f (x, y) = x 2 − 3y2 − 8x + 9y + 3xy

2. f (x, y) = x 2 + 4y2 − 6x + 16y 2 15 5 3. f (x, y) = x 3 + y3 − x 2 + y2 − 4y + 7 3 3 2 4. f (x, y) = xy − x + y

5. f (x, y, z) = 2x 2 + xy + y2 + 100 − z(x + y − 200)

3 10. f (x, y) = 2x 2 + y2 + 3xy − 10x − 9y + 2 2 11. f (x, y) = x 2 + 3xy + y2 − 9x − 11y + 3 x3 + y2 − 2x + 2y − 2xy 3 1 13. f (x, y) = (x 3 + 8y3 ) − 2(x 2 + y2 ) + 1 3 14. f (x, y) = x 2 + y2 − xy + x 3

12. f (x, y) =

l2 + 2lk + 3k 2 − 69l − 164k + 17 2

6. f (x, y, z, w) = x 2 + y2 + z2 + w(x + y + z − 3) En los problemas del 7 al 20, encuentre los puntos de las funciones. Para cada punto crítico determine, por medio de la prueba de la segunda derivada, si corresponde a un máximo relativo, a un mínimo relativo, a ninguno de los dos o si la prueba no da información. 7. f (x, y) = x 2 + 3y2 + 4x − 9y + 3

16. f (l, k) = l2 + 4k 2 − 4lk

9. f (x, y) = y − y2 − 3x − 6x 2

20. f (x, y) = ln (xy) + 2x 2 − xy − 6x

8. f (x, y) = −2x 2 + 8x − 3y2 + 24y + 7

15. f (l, k) =

17. f (p, q) = pq −

18. f (x, y) = (x − 3)(y − 3)(x + y − 3)

19. f (x, y) = (y2 − 4)(ex − 1)

1 1 − p q

776

Capítulo 17

Cálculo de varias variables

21. Maximización de la producción Suponga que P = f (l, k) = 2.18l2 − 0.021l3 + 1.97k2 − 0.03k3 es una función de producción para una compañía. Encuentre las cantidades de entrada l y k que maximizan la producción P. 22. Maximización de la producción En cierta oficina, las computadoras C y D se utilizan c y d horas, respectivamente. Si la producción diaria Q es una función de c y d, a saber,

res de pA y pB que maximizan la utilidad. ¿Cuáles son las cantidades de A y B que corresponden a esos precios? ¿Cuál es la utilidad total? 29. Costo Una caja rectangular sin tapa debe tener un volumen de 6 pies3. El costo por pie cuadrado de material es de $3 para el fondo, de $1 para el frente y la parte de atrás y de $0.50 para los otros dos lados. Encuentre las dimensiones de la caja de manera que el costo de los materiales sea mínimo. (Vea la figura 17.7).

Q = 18c + 20d − 2c2 − 4d2 − cd encuentre los valores de c y d que maximizan a Q. En los problemas del 23 al 35, a menos que se indique otra cosa, las variables pA y pB denotan los precios de venta de los productos A y B, respectivamente. En forma similar, qA y qB denotan las cantidades de A y B producidas y vendidas durante algún periodo. En todos los casos se supondrá que las variables usadas son unidades de producción, insumos, dinero, etcétera. 23. Utilidad Una compañía produce dos variedades de dulces, A y B, para los cuales los costos promedio de producción son constantes de 60 y 70 (centavos por libra), respectivamente. Las funciones de demanda para A y B están dadas por qA = 5(pB − pA) y qB = 500 + 5(pA − 2pB) Encuentre los precios de venta pA y pB que maximicen la utilidad de la compañía. 24. Utilidad Repita el problema 23 si los costos constantes de producción de A y B son a y b (centavos por libra), respectivamente. 25. Discriminación de precios Suponga que un monopolista practica la discriminación de precios en la venta de un producto, cobrando diferente precio en dos mercados diferentes. En el mercado A la función de demanda es pA = 100 − qA y en B es pB = 84 − qB donde qA y qB son las cantidades vendidas por semana de A y de B y pA y pB son los precios respectivos por unidad. Si la función de costo del monopolista es c = 600 + 4(qA + qB) ¿cuánto debe venderse en cada mercado para maximizar la utilidad? ¿Qué precios de venta dan la utilidad máxima? Encuentre la utilidad máxima. 26. Utilidad Un monopolista vende dos productos competitivos, A y B, para los cuales las funciones de demanda son qA = 16 − pA + pB y

qB = 24 + 2pA − 4pB

Si el costo promedio constante de producir una unidad de A es 2 y para una unidad de B es 4, ¿cuántas unidades de A y de B deben venderse para maximizar la utilidad del monopolista? 27. Utilidad Para los productos A y B, la función de costos conjuntos de un fabricante es c=

3 2 q + 3qB2 2 A

y las funciones de demanda son pA = 60 − qA2 y pB = 72 − 2qB2 . Encuentre el nivel de producción que maximiza la utilidad. 28. Utilidad Para los productos A y B de un monopolista, la función de costos conjuntos es c = 2(qA + qB +qAqB) y las funciones de demanda son qA = 20 − 2pA y qB = 10 − pB. Encuentre los valo-

z

y

x  ancho y  largo z  altura

x Frente

FIGURA 17.7

30. Colusión Suponga que A y B son las únicas dos empresas en el mercado que venden el mismo producto. (Se dice que son duopolistas). La función de demanda industrial para el producto está dada por p = 92 − qA − qB donde qA y qB denotan la producción y venta de A y B, respectivamente. Para A, la función de costo es cA = 10qA; para B, es cB = 0.5qB2 . Suponga que las compañías deciden entrar en un acuerdo sobre el control de precios y producción para actuar en conjunto como un monopolio. En este caso, se dice que entran en colusión. Demuestre que la función de utilidad para el monopolio está dada por P = pqA − cA + pqB − cB Exprese P en función de qA y qB y determine cómo debe distribuirse la producción para maximizar la utilidad del monopolio. 31. Suponga que f (x, y) = x2 + 3y2 + 9, donde x y y deben satisfacer la ecuación x + y = 2. Encuentre los extremos relativos de f sujetos a la condición dada de x y y, despejando primero a y (o x) de la segunda ecuación. Sustituya el resultado en la primera ecuación. Así, f se expresa como función de una variable. Ahora encuentre dónde ocurren los extremos relativos de f. 32. Repita el problema 31 si f (x, y) = x2 + 4y2 + 6 sujeta a la condición de que 2x − 8y = 20. 33. Suponga que la función de costos conjuntos c = qA2 + 3qB2 + 2qA qB + aqA + bqB + d

tiene un valor mínimo relativo de 15 cuando qA = 3 y qB = 1. Determine los valores de las constantes a, b y d. 34. Suponga que la función f (x, y) tiene derivadas parciales continuas fxx, fyy y fxy en todos los puntos (x, y) cercanos a un punto crítico (a, b). Sea D(x, y) = fxx (x, y)fyy (x, y) − (fxy (x, y))2 y suponga que D(a, b) > 0. (a) Muestre que fxx(a, b) < 0 si y sólo si fyy(a, b) < 0. (b) Muestre que fxx(a, b) > 0 si y sólo si fyy(a, b) > 0. 35. Utilidad de productos competitivos Un monopolista vende dos productos competitivos, A y B, cuyas ecuaciones de demanda son pA = 35 − 2qA2 + qB

Sección 17.7

y pB = 20 − qB + qA La función de costos conjuntos es

1 c = −8 − 2qA3 + 3qA qB + 30qA + 12qB + qA2 2

(a) ¿Cuántas unidades de A y B deben venderse para que el monopolista obtenga una utilidad máxima relativa? Use la prueba de la segunda derivada para justificar su respuesta. (b) Determine los precios de venta necesarios para obtener la utilidad máxima relativa. Encuentre también esta utilidad máxima relativa. 36. Utilidad y publicidad Un detallista ha determinado que el número de aparatos de televisión que puede vender por semana es 7x 4y + 2+x 5+y

donde x y y representan sus gastos semanales por publicidad en periódicos y radio, respectivamente. La utilidad es de $300 por venta menos el costo de la publicidad, de modo que su utilidad semanal está dada por la fórmula P = 300

7x 4y + 2+x 5+y

−x−y

Multiplicadores de Lagrange

777

Encuentre los valores de x y y para los cuales la utilidad es un máximo relativo. Use la prueba de la segunda derivada para verificar que su respuesta corresponde a una utilidad máxima relativa. 37. Utilidad de una cosecha de tomates El rendimiento (por metro cuadrado de terreno) obtenido en la venta de una cosecha de tomates cultivados artificialmente en un invernadero está dado por r = 5T(1 − e−x) donde T es la temperatura (en °C) mantenida en el invernadero y x es la cantidad de fertilizante aplicado por metro cuadrado. El costo del fertilizante es de 20x por metro cuadrado y el costo del calentamiento está dado por 0.1T 2 por metro cuadrado. (a) Encuentre una expresión, en términos de T y x, para la utilidad por metro cuadrado que se obtiene por la venta de la cosecha de tomates. (b) Verifique si las parejas (T, x) = (20, ln 5)

y

(T , x) = (5, ln 45 )

son puntos críticos de la función de utilidad calculada en el inciso (a). (Nota: No es necesario obtener los pares). (c) Los puntos dados en el inciso (b) son los únicos puntos críticos de la función de utilidad del inciso (a). Use la prueba de la segunda derivada para determinar si cualquiera de esos puntos corresponde a una utilidad máxima relativa por metro cuadrado.

Objetivo

17.7 Multiplicadores de Lagrange

Determinar puntos críticos, para una función sujeta a restricciones, aplicando el método de los multiplicadores de Lagrange.

En esta sección se encontrarán los máximos y mínimos relativos de una función a la cual se imponen ciertas restricciones. Tal situación podría surgir si un fabricante desea minimizar una función de costos conjuntos y obtener un nivel particular de producción. Suponga que se desea encontrar los extremos relativos de la función w = x2 + y2 + z2

(1)

x − y + 2z = 6

(2)

sujeta a la restricción de que x, y y z deben satisfacer

Es posible transformar w, que es una función de tres variables, en una función de dos variables tal que la nueva función refleje la restricción (2). Al despejar x de la ecuación (2), se obtiene x = y − 2z + 6 (3) que, al sustituirla por x en la ecuación (1), resulta en w = (y − 2z + 6)2 + y2 + z2

(4)

Como ahora w se expresa en función de dos variables, para encontrar los extremos relativos se sigue el procedimiento usual de igualar a 0 sus derivadas parciales: ∂w = 2(y − 2z + 6) + 2y = 4y − 4z + 12 = 0 (5) ∂y ∂w = −4(y − 2z + 6) + 2z = −4y + 10z − 24 = 0 (6) ∂z Al resolver simultáneamente las ecuaciones (5) y (6), se obtiene y = −1 y z = 2. Al sustituir en la ecuación (3), resulta x = 1. Por lo tanto, el único punto crítico de la ecuación (1) sujeta a la restricción representada por la ecuación (2) es (1, −1, 2). Aplicando la prueba de la segunda derivada en (4) cuando y = −1 y z = 2, se tiene ∂2 w =4 ∂y2

∂2 w = 10 ∂z2

∂2 w = −4 ∂z ∂y

D(−1, 2) = 4(10) − (−4)2 = 24 > 0

778

Capítulo 17

Cálculo de varias variables

Así w, sujeta a la restricción, tiene un mínimo relativo en (1, −1, 2). Esta solución se encontró usando la restricción para expresar una de las variables en la función original en términos de las otras variables. Con frecuencia esto no resulta práctico y en ocasiones es imposible expresar una de las variables de la restricción en función de las otras variables, pero existe otro procedimiento, llamado método de los multiplicadores de Lagrange,21 que evita este paso y permite, no obstante, encontrar los puntos críticos. El método es como sigue. Suponga que se tiene una función f (x, y, z) sujeta a la restricción g(x, y, z) = 0. Se construye entonces una función nueva F de cuatro variables definidas por la siguiente expresión (donde λ es la letra griega “lambda”): F(x, y, z, λ) = f (x, y, z) − λg(x, y, z) Puede demostrarse que si (a, b, c) es un punto crítico de f sujeta a la restricción g(x, y, z) = 0, existe un valor de λ, por ejemplo λ0, tal que (a, b, c, λ0) es un punto crítico de F. El número λ0 se llama multiplicador de Lagrange. Además, si (a, b, c, λ0) es un punto crítico de F, entonces (a, b, c) es un punto crítico de f, sujeta a la restricción. Así, para encontrar los puntos críticos de f, sujeta a g(x, y, z) = 0, se buscan los puntos críticos de F. Éstos se obtienen resolviendo las ecuaciones simultáneas  F (x, y, z, λ) = 0   x Fy (x, y, z, λ) = 0   Fz (x, y, z, λ) = 0 Fλ (x, y, z, λ) = 0 En ocasiones, debe usarse el ingenio para hacer esto. Una vez que se obtiene un punto crítico (a, b, c, λ0) de F, se puede concluir que (a, b, c) es un punto crítico de f, sujeta a la restricción g(x, y, z) = 0. Aunque f y g son funciones de tres variables, el método de los multiplicadores de Lagrange puede ampliarse a n variables. Ahora se ilustrará el método de los multiplicadores de Lagrange para el caso original, a saber, f (x, y, z) = x2 + y2 + z2 sujeta a x − y + 2z = 6

Primero, se escribe la restricción como g(x, y, z) = x − y + 2z − 6 = 0. Segundo, se forma la función F(x, y, z, λ) = f (x, y, z) − λg(x, y, z) = x 2 + y2 + z2 − λ(x − y + 2z − 6)

A continuación, cada derivada parcial de F se iguala a 0. Por conveniencia, se escribirá Fx(x, y, z, λ) como Fx y así sucesivamente:  Fx = 2x − λ = 0 (7)       Fy = 2y + λ = 0 (8)  Fz = 2z − 2λ = 0     Fλ = −x + y − 2z + 6 = 0

Con base en las ecuaciones de la (7) a la (9), de inmediato se ve que λ λ x= y=− z=λ 2 2 Al sustituir estos valores en la ecuación (10), se obtiene λ λ − − − 2λ + 6 = 0 2 2 −3λ + 6 = 0 Así, de la ecuación (11),

λ=2

x = 1 y = −1 z = 2 21En

honor del matemático francés Joseph-Louis Lagrange (1736-1813).

(9)

(10)

(11)

Multiplicadores de Lagrange

Sección 17.7

779

Por lo tanto, el único punto crítico de f, sujeto a la restricción, es (1, −1, 2), donde puede existir un máximo relativo, un mínimo relativo o ninguno de éstos. El método de los multiplicadores de Lagrange no indica directamente cuál de estas posibilidades se presentará, aunque a partir del trabajo previo se sabe que (1, −1, 2) es, de hecho, un mínimo relativo. En los problemas de aplicación, la naturaleza del problema puede dar una idea sobre cómo considerar un punto crítico. Con frecuencia, se supone la existencia ya sea de un mínimo relativo o de un máximo relativo y un punto crítico se trata de acuerdo con ello. En realidad, se dispone de condiciones de segundo orden suficientes para tratar los extremos relativos, pero no se considerarán en este libro. EJEMPLO 1

Método de los multiplicadores de Lagrange

Encuentre los puntos críticos para z = f (x, y) = 3x − y + 6 sujeta a la restricción x2 + y2 = 4.

Solución:

función

La restricción se escribe como g(x, y) = x2 + y2 − 4 = 0 y se construye la F(x, y, λ) = f (x, y) − λg(x, y) = 3x − y + 6 − λ(x 2 + y2 − 4)

Al hacer Fx = Fy = Fβ = 0, resulta:

    

3 − 2xλ = 0

−1 − 2yλ = 0   2  −x − y2 + 4 = 0

(12) (13) (14)

A partir de las ecuaciones (12) y (13), es posible expresar x y y en términos de λ. Después se sustituyen los valores de x y y en la ecuación (14) y se despeja λ. Al conocer λ, es posible encontrar x y y. Para comenzar, a partir de las ecuaciones (12) y (13), se tiene 3 1 x= y y=− 2λ 2λ Al sustituir en la ecuación (14), se obtiene 9 1 − 2 − 2 +4=0 4λ 4λ 10 − 2 +4=0 4λ

√ 10 λ=± 4

√ Con estos valores de λ, se puede encontrar a x y y. Si λ = 10/4, entonces √ √ 3 3 10 10 1 x= = =− y=− √ √ 5 5 10 10 2 2 4 4 √ De modo similar, si λ = − 10/4,

√ 3 10 x=− 5

y=

√

10 5

√ √ Así,√los puntos críticos de f, sujetos a la restricción, son (3 10/5, − 10/5) y √ (−3 10/5, 10/5). Observe que los valores de λ no aparecen en la respuesta; son sólo un medio para obtener la solución. Ahora resuelva el problema 1 v

EJEMPLO 2

Método de los multiplicadores de Lagrange

Encuentre los puntos críticos para f (x, y, z) = xyz, donde xyz = 0, sujeta a la restricción x + 2y + 3z = 36.

780

Capítulo 17

Cálculo de varias variables

Solución: Se tiene

F(x, y, z, λ) = xyz − λ(x + 2y + 3z − 36)

Al establecer Fx = Fy = Fz = Fλ = 0 resulta, respectivamente,  yz − λ = 0   xz − 2λ = 0  xy − 3λ = 0 −x − 2y − 3z + 36 = 0

Puesto que no es posible expresar directamente a x, y y z sólo en términos de λ, no se puede seguir el procedimiento usado en el ejemplo 1. Sin embargo, observe que los productos yz, xz y xy pueden expresarse como múltiplos de λ. Esto sugiere que, por observación de los cocientes de las ecuaciones, es posible obtener una relación entre dos variables que no contengan a λ. (Las λ se cancelarán). Para hacerlo, el sistema anterior se escribe como:  (15) yz = λ      xz = 2λ (16)  xy = 3λ     x + 2y + 3z − 36 = 0

(17) (18)

Al dividir cada lado de la ecuación (15) entre el lado correspondiente de la ecuación (16), resulta yz λ x por lo que = y= xz 2λ 2 Esta división es válida puesto que xyz = 0. De manera similar, a partir de las ecuaciones (15) y (17), se obtiene λ yz x = por lo que z= xy 3λ 3 Ahora que se ha expresado a y y z sólo en términos de x, se puede sustituir en la ecuación (18) y despejar x: x x +3 − 36 = 0 x+2 2 3 x = 12

Así, y = 6 y z = 4. Por consiguiente, (12, 6, 4) es el único punto crítico que satisface las condiciones dadas. Note que, en este caso, es posible encontrar el punto crítico sin tener que calcular el valor de λ. Ahora resuelva el problema 7 v EJEMPLO 3

Minimización de costos

Suponga que una empresa ha recibido un pedido por 200 unidades de su producto y desea distribuir su fabricación entre dos de sus plantas, planta 1 y planta 2. Sean q1 y q2 las producciones de las plantas 1 y 2, respectivamente, y suponga que la función de costo total está dada por c = f (q1 , q2 ) = 2q12 + q1 q2 + q22 + 200. ¿Cómo debe distribuirse la producción para minimizar los costos? Solución: Se minimiza c = f (q1, q2), dada la restricción q1 + q2 = 200. Se tiene

F(q1 , q2 , λ) = 2q12 + q1 q2 + q22 + 200 − λ(q1 + q2 − 200)  ∂F   = 4q1 + q2 − λ = 0   ∂q1       ∂F = q1 + 2q2 − λ = 0  ∂q2       ∂F    = −q1 − q2 + 200 = 0 ∂λ

(19) (20) (21)

Sección 17.7

Multiplicadores de Lagrange

781

Es posible eliminar λ de las ecuaciones (19) y (20) y obtener una relación entre q1 y q2. Después, al despejar q2 en términos de q1 y sustituir en la ecuación (21), se puede encontrar q1. Se inicia restando la ecuación (20) de la (19), lo que resulta en 3q1 − q2 = 0

por lo que

q2 = 3q1

Al sustituir en la ecuación (21), se tiene −q1 − 3q1 + 200 = 0

−4q1 = −200 q1 = 50

Así, q2 = 150. En concordancia, la planta 1 debe producir 50 unidades y la planta 2 debe producir 150 unidades para minimizar los costos. Ahora resuelva el problema 13 v Puede hacerse una observación interesante con respecto al ejemplo 3. A partir de la ecuación (19), λ = 4q1 + q2 = ∂c/∂q1, que es el costo marginal de la planta 1. De la ecuación (20), λ = q1 + 2q2 = ∂c/∂q2, que es el costo marginal de la planta 2. Por consiguiente, ∂c/∂q1 = ∂c/∂q2, y se concluye que para minimizar el costo es necesario que los costos marginales de cada planta sean iguales entre sí. EJEMPLO 4

Combinación de entradas para el costo mínimo

Suponga que una empresa debe producir una cantidad dada, P0, de un producto de la manera más barata posible. Si se tienen dos factores de entrada, l y k, y sus precios por unidad se fijan en pl y pk, respectivamente, analice el significado económico de combinar las entradas para lograr el menor costo. Esto es, describa la combinación de entradas para el costo mínimo. Solución: Sea P = f (l, k) la función de producción. Entonces se debe minimizar la función

de costo

c = lp1 + kpk sujeta a P0 = f (l, k) Se construye F(l, k, λ) = lpl + kpk − λ[f (l, k) − P0 ]

Se tiene

De las ecuaciones (22) y (23),

 ∂F ∂    = pl − λ [f (l, k)] = 0   ∂l ∂l    ∂F ∂ = pk − λ [f (l, k)] = 0  ∂k ∂k     ∂F   = −f (l, k) + P0 = 0  ∂λ λ=

Por consiguiente,

pl ∂ [f (l, k)] ∂l

=

pk ∂ [f (l, k)] ∂k

∂ [f (l, k)] pl ∂l = ∂ pk [f (l, k)] ∂k

(22) (23)

(24)

782

Capítulo 17

Cálculo de varias variables

Se concluye que cuando se usa la combinación de factores para costo mínimo, la razón de las productividades marginales de los factores de entrada debe ser igual a la de sus precios unitarios correspondientes. Ahora resuelva el problema 15 v

Restricciones múltiples El método de los multiplicadores de Lagrange no está limitado a problemas que involucran una sola restricción. Por ejemplo, suponga que f (x, y, z, w) está sujeta a las restricciones g1(x, y, z, w) = 0 y g2(x, y, z, w) = 0. Entonces se tienen dos lambdas, λ1 y λ2 (una para cada restricción), y se construye la función F = f − λ1g1 − λ2g2. Así que se resolverá el sistema Fx = Fy = Fz = Fw = Fλ1 = Fλ2 = 0

EJEMPLO 5

Método de los multiplicadores de Lagrange con dos restricciones

Encuentre los puntos críticos para f (x, y, z) = xy + yz, sujeta a las restricciones x2 + y2 = 8 y yz = 8. Solución: Sea

F(x, y, z, λ1 , λ2 ) = xy + yz − λ1 (x 2 + y2 − 8) − λ2 (yz − 8)

Entonces

    Fx     F   y Fz     Fλ1     F λ2

= y − 2xλ1 = 0

(25)

= y − yλ2 = 0

(27)

= −yz + 8 = 0

(29)

= x + z − 2yλ1 − zλ2 = 0

(26)

= −x 2 − y2 + 8 = 0

(28)

Éste parece ser un sistema difícil de resolver. Es necesario poner en juego un poco de ingenio. A continuación se muestra una secuencia de operaciones que permitirá encontrar los puntos críticos. El sistema se puede escribir como  y  = λ1 (30)   2x      (31)  x + z − 2yλ1 − zλ2 = 0 λ2 = 1 (32)    2 2  x +y =8 (33)      8 z= (34) y

Al derivar la ecuación (30) se supuso x = 0. Esto es permisible porque si x = 0, entonces por la ecuación (25) también se tiene y = 0, lo cual es imposible porque la segunda restricción, yz = 8, proporciona y = 0. También se utilizó y = 0 para derivar las ecuaciones (32) y (34). Al sustituir λ2 = 1 a partir de la ecuación (32) en la ecuación (31) y simplificar se obtiene la ecuación x — 2yλ1 = 0, por lo que x λ1 = 2y Al sustituir en la ecuación (30) se obtiene

x y = 2x 2y y2 = x 2

(35)

Sección 17.7

Multiplicadores de Lagrange

783

Por sustitución en la ecuación (33), resulta x2 + x2 = 8, de lo cual se deduce que x = ±2. Si x = 2, entonces, de la ecuación (35), se tiene y = ±2. De manera similar, si x = −2, entonces y = ±2. Por ende, si x = 2 y y = 2, entonces, de la ecuación (34), se obtiene z = 4. Procediendo en la misma forma, se obtienen cuatro puntos críticos: (2, 2, 4)

(2, −2, −4)

(−2, 2, 4)

(−2, −2, −4)

Ahora resuelva el problema 9 v

PROBLEMAS 17.7 En los problemas del 1 al 12 encuentre, por el método de los multiplicadores de Lagrange, los puntos críticos de las funciones sujetas a las restricciones indicadas. 1. f (x, y) = x 2 + 4y2 + 6; 2x − 8y = 20 2. f (x, y) = 3x 2 − 2y2 + 9;

3. f (x, y, z) = x + y + z ; 2

2

2

4. f (x, y, z) = x + y + z;

x+y =1

2x + y − z = 9

xyz = 8

5. f (x, y, z) = 2x + xy + y + z; 2

6. f (x, y, z) = xyz2 ;

2

x + 2y + 4z = 3

x − y + z = 20 (xyz2 = 0)

7. f (x, y, z) = xyz;

x + y + z = 1 (xyz = 0)

8. f (x, y, z) = x + y + z2 ; 2

2

9. f (x, y, z) = x 2 + 2y − z2 ;

10. f (x, y, z) = x + y + z ; 2

2

11. f (x, y, z) = xy z; 2

2

x+y+z =3

2x − y = 0, y + z = 0

x + y + z = 4, x − y + z = 4

x + y + z = 1, x − y + z = 0 (xyz = 0)

12. f (x, y, z, w) = x + 2y2 + 3z2 − w2 ; 4x + 3y + 2z + w = 10 13. Asignación de producción Para surtir una orden de 100 unidades de su producto, una empresa desea distribuir la producción entre sus dos plantas, planta 1 y planta 2. La función de costo total está dada por 2

c = f (q1 , q2 ) = 0.1q12 + 7q1 + 15q2 + 1000

donde q1 y q2 son los números de unidades producidas en las plantas 1 y 2, respectivamente. ¿Cómo debe distribuirse la producción para minimizar los costos? (Puede suponerse que el punto crítico obtenido corresponde al costo mínimo). 14. Asignación de producción Repita el problema 13 si la función de costo es c = 3q12 + q1 q2 + 2q22

y deben producirse un total de 200 unidades. 15. Maximización de la producción La función de producción de una compañía es f (l, k) = 12l + 20k − l2 − 2k2 El costo de l y k para la compañía es de 4 y 8 por unidad, respectivamente. Si la compañía quiere que el costo total de entrada sea 88, encuentre la producción máxima posible sujeta a esta restricción de presupuesto. (Puede suponerse que el punto crítico obtenido corresponde a una producción máxima). 16. Maximización de la producción Repita el problema 15, dado que f (l, k) = 20l + 25k − l2 − 3k2

y que la restricción de presupuesto es 2l + 4k = 50. 17. Presupuesto para publicidad Una compañía de computadoras tiene un presupuesto mensual para publicidad de $20 000. Su departamento de marketing estima que si cada mes se gastan x en publicidad en periódicos y y mensuales en publicidad por televisión, entonces las ventas mensuales estarán dadas por S = 80x1/4y3/4. Si

la utilidad es el 10% de las ventas, menos el costo de la publicidad, determine cómo asignar el presupuesto publicitario para maximizar la utilidad mensual. (Puede suponerse que el punto crítico obtenido corresponde a una utilidad máxima). 18. Maximización de la producción Cuando se invierten l unidades de mano de obra y k unidades de capital, la producción total q de un fabricante está dada por la función Cobb-Douglas de producción q = 6l2/5k3/5. Cada unidad de mano de obra cuesta $25 y cada unidad de capital $69. Si se van a gastar exactamente $25 875 en la producción, determine las unidades de mano de obra y de capital que deben invertirse para maximizar la producción. (Suponga que el máximo se presenta en el punto crítico obtenido). 19. Publicidad política La publicidad de los partidos políticos en los periódicos siempre tiene algunos efectos negativos. El partido que fue electo recientemente, supuso que los tres temas más importantes, X, Y y Z, para la elección, debían mencionarse cada uno en un anuncio publicitario con espacios de x, y y z unidades, respectivamente. El efecto adverso combinado de esta publicidad fue estimado por el equipo de campaña como B(x, y, z) = x2 + y2 + 2z2 Las consideraciones estéticas determinaron que el espacio total para X y Y juntos debía ser 20, y las consideraciones de realismo sugirieron que el espacio total asignado a Y y Z en conjunto debía ser también de 20 unidades. ¿Qué valores de x, y y z en cada anuncio producirían el menor efecto negativo? (Suponga que cualquier punto crítico obtenido representa el efecto mínimo). 20. Maximización de la utilidad Suponga que la función de producción de un fabricante está dada por 16q = 65 − 4(l − 4)2 − 2(k − 5)2 y que el costo para el fabricantes es de $8 por unidad de mano de obra y de $16 por unidad de capital, de manera que el costo total es 8l + 16k. El precio de venta del producto es de $64 por unidad. (a) Exprese la utilidad en función del l y k. Escriba su respuesta en forma desarrollada. (b) Encuentre todos los puntos críticos de la función de utilidad obtenida en el inciso (a). Aplique la prueba de la segunda derivada en cada punto crítico. Si la utilidad es un máximo relativo en un punto crítico, calcule la utilidad máxima relativa correspondiente. (c) La utilidad puede considerarse como una función de l, k y q (esto es, P = 64q − 8l − l6k) sujeta a la restricción 16q = 65 − 4(l − 4)2 − 2(k − 5)2

Utilice el método de los multiplicadores de Lagrange para encontrar todos los puntos críticos de P = 64q − 8l − l6k, sujeta a la restricción. Los problemas del 21 al 24 se refieren a la definición siguiente. Una función de satisfacción es una función que asocia una medida a la satisfacción que obtiene un cliente a partir del consumo de productos por unidad de tiempo. Suponga que U = f (x, y) es una función de este tipo, donde x y y son las cantidades de dos productos, X y Y. La utilidad marginal de X es ∂U/∂x y representa,

784

Capítulo 17

Cálculo de varias variables

en forma aproximada, el cambio en la utilidad total que resulta al cambiar en una unidad el consumo del producto X por unidad de tiempo. Se define la utilidad marginal de Y de manera similar. Si los precios de X y Y son pX y pY, respectivamente, y el consumidor tiene un ingreso o presupuesto de I para gastar, entonces la restricción por el presupuesto es xpX + ypY = I En los problemas del 21 al 23, encuentre las cantidades de cada producto que el consumidor deberá comprar, sujeto al presupuesto, para que le den una satisfacción máxima. Esto es, en los problemas 21 y 22, encuentre valores de x y y que maximicen U = f (x, y), sujeta a xpX + ypY = I. En el problema 23, lleve a cabo un procedimiento similar. Suponga que tal máximo existe. 21. U = x 3 y3 ; pX = 2, pY = 3, I = 48 (x 3 y3 = 0) 22. U = 40x − 8x 2 + 2y − y2 ; pX = 4, pY = 6, I = 100

23. U = f (x, y, z) = xyz; pX = pY = pZ = 1, I = 100 (xyz = 0) 24. Sea U = f (x, y) una función de satisfacción sujeta a la restricción presupuestaria xpX + ypY = I, donde pX, pY e I son constantes. Demuestre que para maximizar la satisfacción es necesario que λ=

fy (x, y) fx (x, y) = pX pY

donde fx(x, y) y fy(x, y) son las utilidades marginales de X y Y, respectivamente. Demuestre que fx(x, y)/pX es la utilidad marginal del valor de un dólar de X. Por consiguiente, la satisfacción máxima se obtiene cuando el consumidor ajusta su presupuesto de manera que la utilidad marginal de un dólar de X sea igual a la utilidad marginal por dólar de Y. Realice el mismo procedimiento que utilizó para U = f (x, y) con el fin de verificar si esto es cierto para U = f (x, y, z, w), sujeta a la correspondiente ecuación presupuestaria. En cada caso, λ se llama utilidad marginal del ingreso.

Objetivo

17.8 Rectas de regresión22

Desarrollar el método de mínimos cuadrados e introducir los números índice.

Para estudiar la influencia de la publicidad en las ventas, una empresa recopiló los datos que se muestran en la tabla 17.3. La variable x denota los gastos de publicidad, en cientos, y la variable y denota el ingreso por ventas, en miles. Si se gráfica cada pareja (x, y) de datos, el resultado se llama diagrama de dispersión (vea la figura 17.8(a)]. A partir de la observación de la distribución de los puntos, es razonable suponer que existe una relación aproximadamente lineal entre x y y. Con base en esto, es posible ajustar “a simple vista” una recta que aproxime los datos dados [figura 17.8(b)] y predecir un valor de y para un valor dado de x. Esta recta parece ser consistente con la tendencia de los datos, aunque igualmente podrían dibujarse otras rectas. Por desgracia, la determinación de una recta “a simple vista” no es un procedimiento muy objetivo. Se desea utilizar criterios que especifiquen lo que se llamará la recta de “mejor ajuste”. Una técnica usada con frecuencia es el método de mínimos cuadrados.

Tabla 17.3 Gastos x

2 3 4.5 5.5 7

Ingresos y

3 6

8

10 11

y

y

10

10

5

5

5 (a)

x

5 (b)

x

FIGURA 17.8 Diagrama de dispersión y la línea recta que aproxima los puntos de datos.

Para aplicar el método de mínimos cuadrados a los datos de la tabla 17.3, primero se supone que x y y se relacionan en una forma casi lineal y que pueden ajustarse a una línea recta y = a + bx

22Esta

sección puede omitirse sin pérdida de continuidad.

(1)

Sección 17.8

Rectas de regresión

785

que aproxima los puntos dados si las constantes a y b se eligen adecuadamente. Para un valor dado de x en la ecuación (1), y es el valor correspondiente predicho para y y (x, y) estará sobre la recta. El objetivo es que y esté cerca de y. Cuando x = 2, el valor observado de y es 3. El valor predicho para y se obtiene sustituyendo x = 2 en la ecuación (1), lo que resulta en y = a + 2b. El error de estimación, o desviación vertical del punto (2, 3) con respecto a la recta, es y − y, lo cual es a + 2b − 3

Esta desviación vertical se indica (aunque exagerada para mayor claridad) en la figura 17.9. De manera similar, la desviación vertical de (3, 6) con respecto a la recta es a + 3b − 6, como también se ilustra. Para evitar posibles dificultades asociadas con las desviaciones positivas y negativas, se considerarán los cuadrados de las desviaciones y se formará la suma S de todos esos cuadrados para los datos dados: S = (a + 2b − 3)2 + (a + 3b − 6)2 + (a + 4.5b − 8)2 + (a + 5.5b − 10)2 + (a + 7b − 11)2 ^ y ^ y  a  bx

(3, 6)

6 a  3b  6

(3, a  3b)

^ (2, y) ^ y – y  a  2b  3 (2, 3)

3

1

2

3

x

FIGURA 17.9 Desviación vertical de los puntos de datos con respecto a la recta de aproximación.

El método de mínimos cuadrados requiere que, como línea de “mejor ajuste”, se elija la obtenida al seleccionar a y b de manera que minimicen S. Es posible minimizar S con respecto a a y b al resolver el sistema  ∂S  =0  ∂a   ∂S = 0 ∂b Se tiene ∂S = 2(a + 2b − 3) + 2(a + 3b − 6) + 2(a + 4.5b − 8) ∂a + 2(a + 5.5b − 10) + 2(a + 7b − 11) = 0 ∂S = 4(a + 2b − 3) + 6(a + 3b − 6) + 9(a + 4.5b − 8) ∂b + 11(a + 5.5b − 10) + 14(a + 7b − 11) = 0 que, cuando se simplifica, resulta en 10a + 44b = 76 44a + 225b = 384

786

Capítulo 17

Cálculo de varias variables

Al despejar a y b, se obtiene

102 ≈ 0.65 157

a=

b=

248 ≈ 1.58 157

A partir de los cálculos realizados para ∂S/∂a y ∂S/∂b, se observa que Saa = 10 > 0, Sbb = 225 y Sab = 44. Así, D = Saa Sbb − (Sab )2 = 10 · 225 − 442 = 314 > 0. A partir de la prueba de la segunda derivada de la sección 17.6, se deduce que S tiene un valor mínimo en el punto crítico. Por lo tanto, desde el punto de vista de mínimos cuadrados, la línea de mejor ajuste y = a + bx es (2) y = 0.65 + 1.58x Ésta es, de hecho, la recta que se muestra en la figura 17.8(b). Se llama recta de mínimos cuadrados de y sobre x o recta de regresión lineal de y sobre x. Las constantes a y b se llaman coeficientes de regresión lineal. Con la ecuación (2), es posible predecir que cuando x = 5, el valor correspondiente de y es y = 0.65 + 1.58(5) = 8.55. De manera más general, suponga que se dan los siguientes n pares de observaciones: (x1, y1), (x2, y2), …, (xn, yn) Si suponemos que x y y están relacionadas en forma aproximadamente lineal y que es posible ajustarlas a una recta y = a + bx

que se aproxime a los datos, la suma de los cuadrados de los errores y − y es S = (a + bx1 − y1 )2 + (a + bx2 − y2 )2 + · · · + (a + bxn − yn )2

Como S debe minimizarse con respecto a a y b,  ∂S   = 2(a + bx1 − y1 ) + 2(a + bx2 − y2 ) + · · · + 2(a + bxn − yn ) = 0  ∂a    ∂S = 2x1 (a + bx1 − y1 ) + 2x2 (a + bx2 − y2 ) + · · · + 2xn (a + bxn − yn ) = 0 ∂b Al dividir ambas ecuaciones entre 2 y usando la notación sigma, se tiene  n n    na + x b − yi = 0  i        

i=1

n

i=1

i=1

n

xi a +

i=1

xi2 b −

n

i=1

xi y i = 0

el cual es un sistema de dos ecuaciones lineales en a y b, que se llaman ecuaciones normales:  n n     na + x yi b =  i   i=1 i=1       

n

i=1

xi a +

n

i=1

xi2 b =

n

i=1

xi yi

Por supuesto, los coeficientes no son más que simples sumas de valores obtenidas a partir de los datos observados. La solución se obtiene con facilidad usando las técnicas de la sección 3.4. n

a=

i=1

n

xi2

i=1

n

n

i=1

yi − xi2

n i=1 n

−

i=1

n

xi xi

2

i=1

xi yi

(3)

Sección 17.8

n b=

n i=1

xi yi − n

n i=1

n i=1

xi2 −

n

xi n i=1

xi

i=1 2

Rectas de regresión

787

yi

(4)

Ahora se tiene Saa = 2n > 0 y D = Saa Sbb − (Sab )2 = (2n)(2 xi2 ) − (2 xi )2 , independientes de (a, b). Puede demostrarse que para xi distintas y n ≥ 2, D > 0 de manera que a y b, dadas por las ecuaciones (3) y (4), realmente minimizan S. [Por ejemplo, cuando n = 2, D > 0 es equivalente a (x1 − x2)2 > 0, lo cual es cierto para x1 y x2 distintas]. Si se calculan los coeficientes de regresión lineal a y b mediante las fórmulas de las ecuaciones (3) y (4), se obtiene la recta de regresión lineal de y sobre x, a saber, y = a + bx la cual puede usarse con el propósito de estimar y para un valor dado de x. En el siguiente ejemplo, así como en los problemas, usted encontrará números índice. Éstos se usan para relacionar una variable incluida en un periodo con la misma variable incluida en otro periodo, llamado periodo base. Un número índice es un número relativo para describir datos que cambian con el tiempo. Tales datos se denominan series de tiempo. Por ejemplo, considere los datos de la serie de tiempo trazada a partir de la producción total de dispositivos electrónicos en Estados Unidos, de 2002 a 2006, que se muestran en la tabla 17.4. Si elegimos 2003 como el año base y le asignamos el número índice 100, entonces los otros números se obtienen dividiendo cada producción anual entre la producción de 2003, que fue de 900, y multiplicando el resultado por 100. Por ejemplo, puede interpretarse el índice 106 para 2006 como el significado de que la producción en ese año fue de 106% con respecto a la de 2003. Tabla 17.4 Producción (en miles)

Año

Índice (con base en 2003)

2002

828

92

2003

900

100

2004

936

104

2005

891

99

2006

954

106

En los análisis de series de tiempo, los números índice son obviamente de gran utilidad cuando los datos implican números muy grandes. Pero sin importar la magnitud de los datos, los números índice simplifican la tarea de comparar cambios en los datos a lo largo de periodos de tiempo. EJEMPLO 1

Determinación de una recta de regresión

Por medio de la recta de regresión lineal, use los datos de la tabla siguiente para representar la tendencia del índice del total de ingresos del gobierno de Estados Unidos desde 1995 hasta 2000 (1995 = 100). Año Índice

1995

1996

1997

1998

1999

2000

100

107

117

127

135

150

Fuente: Reporte Económico del Presidente, 2001, Oficina de Prensa del Gobierno de Estados Unidos, Washington, DC, 2001.

Solución: Se denotará con x el tiempo, con y el índice y se tratará a y como una función

lineal de x. Además, se designará 1995 con x = 1, 1996 con x = 2, y así sucesivamente. Hay

788

Capítulo 17

Cálculo de varias variables

n = 6 pares de mediciones. Para determinar los coeficientes de regresión lineal usando las ecuaciones (3) y (4), se realizan primero las siguientes operaciones aritméticas: Año

xi

yi

xi yi

1995

1

100

100

1

1996

2

107

214

4

1997

3

117

351

9

1998

4

127

508

16

1999

5

135

675

25

2000

6

150

900

36

Total

21

736

2748

91

6

6

= y

xi i=1

Entonces, por la ecuación (3),

150 140 130 120 110 100 90 80

y, por la ecuación (4),

Recta de regresión de y sobre x ˆ 1

2

3

4

5

6

FIGURA 17.10 Recta de regresión lineal para el ingreso del gobierno.

x

a=

=

x2i

6

=

yi i=1

6

=

xi yi i=1

xi2 i=1

91(736) − 21(2748) ≈ 88.3 6(91) − (21)2

6(2748) − 21(736) ≈ 9.83 6(91) − (21)2 Así, la recta de regresión de y sobre x es y = 88.3 + 9.83x b=

cuya gráfica, así como un diagrama de dispersión, se muestra en la figura 17.10.

Ahora resuelva el problema 1 v

TECNOLOGÍA La calculadora TI-83 tiene una función que calcula la ecuación de la recta de mínimos cuadrados para un conjunto de datos. Se ilustrará proporcionando el procedimiento para los seis puntos dados (xi, yi) del ejemplo 1. Después de oprimir STAT y ENTER, se introducen todos los valores de x y y. (Vea la figura 17.11).

FIGURA 17.11

Datos del ejemplo 1.

A continuación, se oprime STAT y se desplaza hacia CALC. Por último, se presionan 8 y ENTER para obtener los resultados que se muestran en la figura 17.12. (El número r ≈ 0.99448 se llama coeficiente de correlación y es una medida del grado en que se relacionan linealmente los datos dados).

FIGURA 17.12 Ecuación de la recta de mínimos cuadrados.

PROBLEMAS 17.8 En esta serie de problemas, utilice una calculadora gráfica si se lo permite su profesor. En los problemas del 1 al 4, encuentre una ecuación de la recta de regresión lineal por mínimos cuadrados de y sobre x para los datos dados y bosqueje la recta y los datos. Prediga el valor de y correspondiente a x = 3.5. 2. x 1 2 3 4 5 6 7 1. x 1 2 3 4 5 6 y 1 1.8 2 4 4.5 7 9 y 1.5 2.3 2.6 3.7 4.0 4.5 3. x 2 3 4.5 5.5 7 y 3 5 8 10 11

4. x 2 3 4 5 6 7 y 2.4 2.9 3.3 3.8 4.3 4.9

5. Demanda Una compañía encuentra que cuando el precio unitario de su producto es p, el número de unidades vendidas es q, tal como se indica en la tabla siguiente:

Precio, p

10

20

40

50

60

70

Demanda, q

75

65

56

50

42

34

Encuentre una ecuación de la recta de regresión de q sobre p.

Sección 17.9

6. Agua y rendimiento de una cosecha En una granja, un ingeniero agrónomo determina que la cantidad de agua aplicada (en pulgadas) y el rendimiento correspondiente de cierta cosecha (en toneladas por acre) son como se indica en la tabla siguiente: Agua, x Rendimiento, y

8 5.2

16

24

5.7

32

6.3

6.7

Encuentre una ecuación de la recta de regresión de y sobre x. Prediga y cuando x = 20. 7. Virus Un conejo fue inoculado con un virus y x horas después de que fue aplicada la inyección, se midió su temperatura y (en grados Fahrenheit).23 Los datos están en la tabla siguiente: Tiempo transcurrido, x Temperatura, y

24

32

48

56

102.8

104.5

106.5

107.0

Encuentre una ecuación de la recta de regresión de y sobre x y estime la temperatura del conejo 40 horas después de la inyección. 8. Psicología En un experimento psicológico, cuatro personas se sometieron a un estímulo. Antes y después del estímulo, se midió su presión sanguínea sistólica (en milímetros de mercurio). Los datos se proporcionan en la tabla siguiente: Presión sanguínea Antes del estímulo, x

131

132

135

141

Después del estímulo, y 139

139

142

149

Encuentre una ecuación de la recta de regresión de y sobre x, donde x y y se definen en la tabla. Para las series de tiempo de los problemas 9 y 10, ajuste una recta de regresión lineal por medio de mínimos cuadrados; esto es, encuentre una ecuación de la recta de regresión de y sobre x. En cada caso, haga corresponder el primer año de la tabla con x = 1. 9.

Producción del producto A, 2002-2006 (en miles de unidades)

Integrales múltiples

789

10. Producción industrial En la tabla siguiente, considere que x = 1 corresponde a 1975, x = 3 a 1977, y así sucesivamente: Índice de Producción Industrial: maquinaria eléctrica (basado en 1997) Año

Índice

1975

77

1977

100

1979

126

1981

134

Fuente: Reporte Económico del Presidente, 1988, Oficina de Prensa del Gobierno de Estados Unidos, Washington, DC, 1988.

11. Embarque de computadoras (a) Encuentre una ecuación de la recta de mínimos cuadrados de y sobre x para los siguientes datos (considere 2002 como x = 1, y así sucesivamente): Envíos al extranjero de computadoras de la compañía de computadoras Acme (en miles) Año

Cantidad

2002

35

2003

31

2004

26

2005

24

2006

26

(b) Para los datos del inciso (a), considere 2002 como el año x = −2, 2003 como el año x = −1, 2004 como el año x = 0, y así 5 sucesivamente. Entonces i=1 xi = 0. Ajuste una recta de mínimos cuadrados y observe cómo se simplifica el cálculo. 12. Atención médica Para la siguiente serie de tiempo, encuentre una ecuación de la recta de regresión que ajuste mejor los datos (considere a 1983 como el año x = −2, 1984 como el año x = −1, y así sucesivamente): Índice de Precios al Consumidor: atención médica, 1983-1987 (basado en 1967)

Año

Producción

Año 1983

Índice 357

2002

10

1984

380

2003

15

1985

403

2004

16

1986

434

2005

18

1987

462

2006

21

Fuente: Reporte Económico del Presidente, 1988, Oficina de Prensa del Gobierno de Estados Unidos, Washington, DC, 1988.

Objetivo

17.9 Integrales múltiples

Calcular integrales dobles y triples.

Recuerde que la integral definida de una función de una variable tiene que ver con integración sobre un intervalo. Existen también integrales definidas de funciones con dos variables, llamadas integrales dobles (definidas). Éstas involucran la integración sobre una región en el plano. 23R. R. Sokal y F. J. Rohlf, Introduction to Biostatistics (San Francisco: W. H. Freeman & Company, Publishers, 1973).

790

Capítulo 17

Cálculo de varias variables

y

Por ejemplo, el símbolo 2

4

0

2

3

4

x

FIGURA 17.13 Región sobre la cual 2 4 se evalúa 0 3 xy dx dy .

3

2

xy dx dy =

4

0

3

xy dx dy

es la integral doble de f (x, y) = xy sobre una región determinada por los límites de integración. La región consiste en todos los puntos (x, y) incluidos en el plano xy tales que 3 ≤ x ≤ 4 y 0 ≤ y ≤ 2. (Vea la figura 17.13). f (x, y) dx dy , donde, en este Una integral doble es el límite de una suma de la forma ejemplo, los puntos (x, y) están en la región sombreada. Posteriormente se dará una interpretación geométrica de una integral doble. Para evaluar 2

0

4

3

2

xy dx dy =

4

0

3

xy dx dy

se usan integraciones sucesivas comenzando con la integral interna. Primero se evalúa 4

3

xy dx

tratando a y como una constante e integrando con respecto a x entre los límites 3 y 4: 4 3

xy dx =

x2 y 2

4 3

Al sustituir los límites para la variable x, se tiene 4 2 · y 32 · y 16y 9y 7 − = − = y 2 2 2 2 2

Ahora se integra este resultado con respecto a y entre los límites 0 y 2: 2 0

Así,

y

2 0

1

4 3

Ahora se considera la integral doble

y  x2

1

y 1

x3

0

x

FIGURA 17.14 Región sobre la cual 1 x2 se evalúa 0 x3 (x 3 − xy) dy dx .

x2 x3

2

7 7y2 y dy = 2 4

0

=

7 · 22 −0=7 4

xy dx dy = 7 x2

1

3

(x − xy) dy dx =

0

x3

(x 3 − xy) dy dx

Aquí se integra primero con respecto a y y luego con respecto a x. La región sobre la que tiene lugar la integración está constituida por todos los puntos (x, y) para los cuales x3 ≤ y ≤ x2 y 0 ≤ x ≤ 1. (Vea la figura 17.14). Esta integral doble se evalúa tratando primero a x como constante e integrando x3 − xy con respecto a y entre x3 y x2, y luego se integra el resultado con respecto a x entre 0 y 1: 1 0

x2 x3

1

3

(x − xy) dy dx =

= =

=

0

x3 1

0 1 0

x2

(x − xy) dy dx =

x 3 (x 2 ) − x5 −

1

3

x(x 2 )2 2

x5 x7 − x6 + 2 2

x7 x8 x6 − + 12 7 16

1 0

=

xy2 x y− 2 3

0

− x 3 (x 3 ) − dx =

1 0

x(x 3 )2 2

x2 x3

dx

dx

x7 x5 − x6 + 2 2

1 1 1 − + 12 7 16

−0=

1 336

dx

Integrales múltiples

Sección 17.9

EJEMPLO 1

Evaluación de una integral doble

1

1−x

Encuentre

0

−1

791

(2x + 1) dy dx.

Solución: Aquí se integra primero con respecto a y y luego se integra el resultado con respecto a x: 1 −1

1−x 0

(2x + 1) dy dx = =

1 −1 1 −1 1

1−x 0

(2x + 1) dy

(2xy + y)

1−x

dx =

0

dx 1

((2x(1 − x) + (1 − x)) − 0) dx

−1

2x 3 x 2 = ( − 2x + x + 1) dx = − + +x 3 2 −1 2 1 2 2 1 = − + +1 − + −1 = 3 2 3 2 3 2

1

−1

Ahora resuelva el problema 9 v EJEMPLO 2 ln 2

Encuentre

1

Evaluación de una integral doble 2 ey

dx dy.

Solución: Aquí se integra primero con respecto a x y luego se integra el resultado con respecto a y: ln 2

1

2

ey

dx dy =

ln 2

1

ey ln 2

=

2

1

dx

dy =

ln 2

1

x

(2 − ey ) dy = (2y − ey )

2

dy

ey ln 2 1

= (2 ln 2 − 2) − (2 − e) = 2 ln 2 − 4 + e

= ln 4 − 4 + e

Ahora resuelva el problema 13 v

z

z  f (x, y)

a

c d

b dy

dx

y

x

FIGURA 17.15 Interpretación de

b a

d c

f (x, y) dy dx en términos del volumen, donde f (x, y) ≥ 0.

Una integral doble puede interpretarse en términos del volumen de una región entre el plano xy y una superficie z = f (x, y) si z ≥ 0. En la figura 17.15 aparece una región cuyo

792

Capítulo 17

Cálculo de varias variables

volumen será considerado. El elemento de volumen para esta región es una columna vertical con una altura aproximada de z = f (x, y) y el área de su base es dy dx. Así, su volumen es aproximadamente f (x, y) dy dx. El volumen de toda la región puede encontrarse sumando los volúmenes de todos los elementos de este tipo para a ≤ x ≤ b y c ≤ y ≤ d por medio de una integral doble: b d f (x, y) dy dx volumen = a

c

Las integrales triples se resuelven evaluando, de manera sucesiva, tres integrales, como se muestra en el ejemplo siguiente. EJEMPLO 3

Evaluación de una integral triple

1

Encuentre

0

x

x−y

0

0 1

Solución: 0

x 0

= = = =

x dz dy dx. x−y

1

0

x

0 1

0 x

0

0

0

0

1

1

1

x dz dy dx =

(xz)

x−y 0

0

dy dx =

(x 2 − xy) dy dx =

xy2 x y− 2

x

2

x4 x3 dx = 2 8

1 0

0

=

dx = 1 8

x

x−y

0 1 0

x 1

0 0

1

0

0

x dz

dy dx

(x(x − y) − 0) dy dx x 0

(x 2 − xy) dy

x3 −

x3 2

dx

− 0 dx

Ahora resuelva el problema 21 v

PROBLEMAS 17.9 En los problemas del 1 al 22, evalúe las integrales múltiples. 1. 3. 5. 7. 9. 11. 13. 15. 17. 19. 21.

3

0

0

1

0

4

0

1

0

3

1

1

0

3

2

1 0

0

3

1

−1 1

0

0 0

1 1

1

2

2

x dy dx

2.

xy dx dy

4.

(x 2 − y) dx dy

6.

(x + y) dy dx

2x

0

x

y dy dx 2

14x 2 y dy dx

3x √ 9−x 2 0

1−x

x y 0

0

x2

3(x + y) dy dx

ex+y dx dy

2

x

y dy dx

3 0 0

xy2 z3 dx dy dz

xy

dz dy dx

8. 10. 12. 14. 16. 18. 20. 22.

4

1

0

3

0

1

0

3

−2

0

0

0

3

2 1

0

2 1

0

1

0

0 1

x 2 y2 dy dx

2

x

(y2 − 2xy) dy dx (x 2 + y2 ) dy dx

x−1 0

0

x

2

y

y2 3

0

y dy dx

1

1 e

y2

1

0

2y dy dx

xy dy dx

x dx dy

3y

0

23. Estadística En el estudio de la estadística, una función de densidad conjunta z = f (x, y) definida sobre una región del plano x, y se representa mediante una superficie en el espacio. La probabilidad de que

5x dx dy

ey−x dx dy

x x

ln x

x+y 0 0

y

x 2 dz dy dx

dz dy dx

a≤x≤b

y

c≤y≤d

está dada por P(a ≤ x ≤ b, c ≤ y ≤ d) =

d c

b a

f (x, y) dx dy

y se representa mediante el volumen localizado entre la gráfica de f y la región rectangular dada por e−(x+y)

a≤x≤b y c≤y≤d

Si f (x, y) = es una función de densidad conjunta, donde x ≥ 0 y y ≥ 0, encuentre P(0 ≤ x ≤ 2, 1 ≤ y ≤ 2)

y escriba su respuesta en términos de e. 24. Estadística En el problema 23, sea f (x, y) = 6e−(2x+3y) para x, y ≥ 0. Encuentre P(1 ≤ x ≤ 3, 2 ≤ y ≤ 4)

y escriba su respuesta en términos de e. 25. Estadística En el problema 23, sea f (x, y) = 1, donde 0 ≤ x ≤ 1 y 0 ≤ y ≤ 1. Encuentre P(x ≥ 1/2, y ≥ 1/3). 26. Estadística En el problema 23, sea f la función de densidad uniforme f (x, y) = 1/8 definida en el rectángulo 0 ≤ x ≤ 4, 0 ≤ y ≤ 2. Determine la probabilidad de que 0 ≤ x ≤ 1 y 0 ≤ y ≤ 1.

Capítulo 17

Repaso

793

Repaso del capítulo 17 Términos y símbolos importantes

Ejemplos

Sección 17.1 Derivadas parciales ∂z ∂z = fx (x, y) = fx (a, b) ∂x ∂x (a,b) Aplicaciones de las derivadas parciales función de costos conjuntos función de producción productividad marginal productos competitivos productos complementarios Derivación parcial implícita derivación parcial implícita Derivadas parciales de orden superior ∂2 z ∂2 z ∂2 z ∂2 z = fxy = fyx = f = fyy xx ∂y∂x ∂x∂y ∂x 2 ∂y2 Regla de la cadena regla de la cadena variable intermedia Máximos y mínimos para funciones de dos variables máximos y mínimos relativos punto crítico prueba de la segunda derivada para funciones de dos variables Multiplicadores de Lagrange multiplicadores de Lagrange Rectas de regresión método de mínimos cuadrados regresión lineal de y sobre x números índice Integrales múltiples integral doble integral triple

derivada parcial

Sección 17.2 Sección 17.3 Sección 17.4

Sección 17.5 Sección 17.6 Sección 17.7 Sección 17.8 Sección 17.9

Ejemplo 2, p. 751 Ejemplo 3, p. 756 Ejemplo 4, p. 758 Ejemplo 1, p. 761 Ejemplo 1, p. 763 Ejemplo 1, p. 766 Ejemplo 1, p. 770 Ejemplo 3, p. 771 Ejemplo 1, p. 779 Ejemplo 1, p. 787 Ejemplo 3, p. 792

Resumen Para una función de n variables, es posible considerar n derivadas parciales. Por ejemplo, si w = f (x, y, z), se tienen las derivadas parciales de f con respecto a x, con respecto a y y con respecto a z, denotadas como fx, fy y fz o ∂w/∂x, ∂w/∂y y ∂w/∂z, respectivamente. Para encontrar fx(x, y, z), se trata a y y z como constantes y se deriva a f con respecto a x de la manera usual. Las otras derivadas parciales se encuentran de manera similar. Se puede interpretar fx(x, y, z) como el cambio aproximado en w que resulta al cambiar x en una unidad mientras y y z se mantienen fijas. Existen interpretaciones similares para las otras derivadas parciales. Una función de varias variables puede estar definida implícitamente. En este caso, sus derivadas parciales se encuentran por derivación parcial implícita. Las funciones de varias variables aparecen con frecuencia en análisis económicos y de negocios tanto como en otras áreas de estudio. Si un fabricante produce x unidades del artículo X y y unidades del artículo Y, entonces el costo total c de estas unidades es una función de x y de y denominada función de costos conjuntos. Las derivadas parciales ∂c/∂x y ∂c/∂y se llaman costos marginales con respecto a x y a y, respectivamente. Por ejemplo, puede interpretarse ∂c/∂x como el costo aproximado de producir una unidad adicional de X mientras se mantiene fijo el nivel de producción de Y. Si se usan l unidades de mano de obra y k unidades de capital para producir P unidades de un artículo, la función P = f (l, k) se llama función de producción. Las derivadas parciales de P se llaman funciones de productividad marginal.

Suponga que dos productos, A y B, son tales que la cantidad demandada de cada uno es dependiente de los precios de ambos. Si qA y qB son cantidades de A y B demandadas cuando los precios de A y B son pA y pB, respectivamente, entonces qA y qB son cada una funciones de pA y pB. Cuando ∂qA/∂pB > 0 y ∂qB/∂pA > 0, entonces A y B se llaman productos competitivos (o sustitutos). Cuando ∂qA/∂pB < 0 y ∂qB/∂pA < 0, entonces A y B se llaman productos complementarios. Si z = f (x, y), donde x = x(r, s) y y = y(r, s), entonces z puede considerarse como una función de r y s. Por ejemplo, para encontrar ∂z/∂r, puede usarse una regla de la cadena: ∂z ∂z ∂x ∂z ∂y = + ∂r ∂x ∂r ∂y ∂r

Una derivada parcial de una función de n variables es en sí misma una función de n variables. Al tomar derivadas parciales sucesivas de derivadas parciales, se obtienen derivadas parciales de orden superior. Por ejemplo, si f es una función de x y y, entonces fxy denota la derivada parcial de fx con respecto a y; fxy se llama segunda derivada parcial de f, primero con respecto a x y luego con respecto a y. Si la función f (x, y) tiene un extremo relativo en (a, b), entonces (a, b) debe ser una solución del sistema fx (x, y) = 0 fy (x, y) = 0

794

Capítulo 17

Cálculo de varias variables

Cualquier solución de este sistema se llama punto crítico de f. Así, los puntos críticos son aquellos candidatos en los cuales un extremo relativo puede presentarse. La prueba de la segunda derivada para funciones de dos variables proporciona las condiciones bajo las cuales un punto crítico corresponde a un máximo relativo o a un mínimo relativo. La prueba establece que si (a, b) es un punto crítico de f y D(x, y) = fxx(x, y)fyy(x, y) − [fxy(x, y)]2 entonces 1. Si D(a, b) > 0 y fxx(a, b) < 0, entonces f tiene un máximo relativo en (a, b); 2. si D(a, b) > 0 y fxx(a, b) > 0, entonces f tiene un mínimo relativo en (a, b); 3. si D(a, b) < 0, entonces f tiene un punto silla en (a, b); 4. si D(a, b) = 0, no puede obtenerse ninguna conclusión sobre los extremos en (a, b) y entonces se requiere de un análisis adicional.

Algunas veces los datos de muestra obtenidos para dos variables, digamos x y y, pueden estar relacionados de manera que la relación sea aproximadamente lineal. Cuando se dan los puntos (xi, yi), donde i = 1, 2, 3, …, n, éstos pueden ajustarse a una línea recta que los aproxime. Tal línea es la recta de regresión lineal de y sobre x, la cual está dada por y = a + bx donde n i=1

a=

Al resolver el sistema

 F   x Fy   Fz Fλ

=0 =0 =0 =0

se obtienen los puntos críticos de F. Si (a, b, c, λ0) es uno de esos puntos críticos, entonces (a, b, c) es un punto crítico de f sujeta a la restricción. Es importante escribir la restricción en la forma g(x, y, z) = 0. Por ejemplo, si la restricción es 2x + 3y − z = 4, entonces g(x, y, z) = 2x + 3y − z − 4. Si f (x, y, z) está sujeta a dos restricciones, g1(x, y, z) = 0 y g2(x, y, z) = 0, entonces se forma la función F = f − λ1 g1 − λ2 g2 y se resuelve el sistema  Fx = 0     Fy = 0 Fz = 0   F   λ1 = 0 Fλ2 = 0

i=1

n

n

i=1

yi − xi2

n i=1 n

−

i=1

n

xi 2

xi

i=1

xi yi

y

Para encontrar los puntos críticos de una función de varias variables sujetas a una restricción, es posible usar el método de los multiplicadores de Lagrange. Por ejemplo, para encontrar los puntos críticos de f (x, y, z) sujeta a la restricción g(x, y, z) = 0, primero se forma la función F(x, y, z, λ) = f (x, y, z) − λg(x, y, z)

n

xi2

n b=

n

xi yi −

i=1

n

n i=1

n i=1

xi2 −

n

xi n i=1

xi

i=1 2

yi

Los valores y pueden usarse con el propósito de predecir los valores de y para valores dados de x. Al trabajar con funciones de varias variables es posible considerar sus integrales múltiples. Éstas se determinan por integración sucesiva. Por ejemplo, la integral doble 2 1

y 0

(x + y) dx dy

se determina tratando primero a y como una constante e integrando x + y con respecto a x. Después de evaluarla entre los límites 0 y y, se integra ese resultado con respecto a y entre y = 1 y y = 2. Así, 2

1

y

0

(x + y) dx dy =

2

1

y

0

(x + y) dx

dy

Las integrales triples implican funciones de tres variables y también se evalúan por integración sucesiva.

Problemas de repaso En los problemas del 1 al 12, encuentre las derivadas parciales indicadas. 1. f (x, y) = ln (x 2 + y2 ); fx (x, y), fy (x, y) 2. P = l3 + k 3 − lk; ∂P/∂l, ∂P/∂k ∂z ∂z x ; , 3. z = x+y ∂x ∂y

4. f (pA , pB ) = 4(pA − 10) + 5(pB − 15); 5. f (x, y) = ln 6. w =

x 2 + y2 ;

x 2 + y2 ;

∂w ∂y

fpB (pA , pB )

∂ [f (x, y)] ∂y 7. w = ex yz ; 2

wxy (x, y, z)

Repaso

Capítulo 17

8. f (x, y) = xy ln (xy);

fxy (x, y)

9. f (x, y, z) = (x + y + z)(x 2 + y2 + z2 );

10. z = (x 2 − y)(y2 − 2xy);

11. w = ex+y+z ln (xyz);

∂2 z/∂y2

∂2 (f (x, y, z)) ∂z2

∂3 w/∂z∂y∂x

12. P = 100l0.11 k 0.89 ; ∂2 P/∂k∂l x+y 13. Si f (x, y, z) = , encuentre fxyz (2, 7, 4) xz 2 14. Si f (x, y, z) = (6x + 1)ey ln (z+1) , encuentre fxyz (0, 1, 0)

15. Si w = x2 + 2xy + 3y2, x = er y y = ln (r + s), encuentre ∂w/∂r y ∂w/∂s. 16. Si z = ln (x/y), x = r2 + s2 y y = (r + s)2, encuentre ∂z/∂r − ∂z/∂s. 17. Si x2 + 2xy − 2z2 + xz + 2 = 0, encuentre ∂z/∂x. 18. Si z2 + ln (yz) + ln z + x + z = 0, encuentre ∂z/∂y. 2419. Función de producción Si la función de producción de un fabricante está definida por P = 20l0.7k0.3, determine las funciones de productividad marginal. 2420. Función de costos conjuntos El costo de un fabricante por producir x unidades del artículo X y y unidades del artículo Y está dado por c = 3x + 0.05xy + 9y + 500 Determine el costo marginal (parcial) con respecto a x cuando x = 50 y y = 100. 2421. Productos competitivos/complementarios Si q = 100 − A pA + 2pB y qB = 150 − 3pA − 2pB, donde qA y qB son las unidades demandadas de los productos A y B, respectivamente, y pA y pB son sus precios por unidad respectivos, determine si A y B son productos competitivos, productos complementarios o de ninguno de los dos tipos. 2422. Innovación Para la industria, el modelo siguiente describe la tasa α (letra griega “alfa”) a la que una innovación sustituye un proceso establecido:25

tiene un punto crítico en (x, y) = (0, 1) y la prueba de la segunda derivada no es concluyente en este punto. Determine los valores de las constantes a, b y c. 27. Maximización de la utilidad Una granja produce dos tipos de queso, A y B, a un costo promedio constante de 50 y 60 centavos por libra, respectivamente. Cuando el precio de venta por libra de A es pA centavos y el de B es pB centavos, las demandas respectivas (en libras) para A y B son qA = 250(pB − pA)

y

qB = 32 000 + 250(pA − 2pB) Encuentre los precios de venta que dan una utilidad máxima relativa. Verifique si la utilidad tiene un máximo relativo con esos precios. 28. Encuentre todos los puntos críticos de f (x, y, z) = xy2z, sujeta a la condición de que x + y + z − 1 = 0 (xyz = 0)

29. Encuentre todos los puntos críticos de f (x, y, z) = x2 + y2 + z2, con la restricción de que 3x + 2y + z = 14. 30. Sobrevivencia a una infección En un experimento,26 un grupo de peces fueron inoculados con bacterias vivas. De aquellos peces que se mantuvieron a 28 °C, el porcentaje p de los que sobrevivieron a la infección t horas después de inyectados se da en la tabla siguiente:

f (x, y) = ax2 + by2 + cxy −x + y

t

8

10

18

20

48

p

82

79

78

78

64

Encuentre la recta de regresión lineal de p sobre t. 31. Gastos en equipo Encuentre la recta de regresión lineal por mínimos cuadrados de y sobre x para los datos dados en la tabla siguiente (considere 1993 como el año x = 1, etcétera): Gastos en equipo de una compañía de computadoras, 1993-1998 (en millones)

α = Z + 0.530P − 0.027S Aquí, Z es una constante que depende de la industria particular considerada, P un índice de rentabilidad de la innovación y S un índice de la magnitud de la inversión necesaria para hacer uso de la innovación. Encuentre ∂α/∂P y ∂α/∂S. 23. Analice f (x, y) = x2 + 2y2 − 2xy − 4y + 3 en relación con sus extremos relativos. 24. Analice f (w, z) = 2w3 + 2z3 − 6wz + 7 en relación con sus extremos relativos. 25. Minimización de material Una caja rectangular de cartón, sin tapa, debe tener un volumen de 32 pies cúbicos. Encuentre las dimensiones de la caja de manera que la cantidad de cartón usada sea mínima. 26. La función

795

Año

Gastos

1993

15

1994

22

1995

21

1996

26

1997

27

1998

34

En los problemas del 32 al 35, evalúe las integrales dobles. 32. 34.

2 1

0 4

1

y

x 2 y2 dx dy

2x x2

y dy dx

33. 35.

1 0

0 1 0

y2

x2 √ x

xy dx dy 7(x 2 + 2xy − 3y2 ) dy dx

24Los

problemas del 19 al 22 se refieren a las secciones 17.3 o 17.5. P. Hurter, Jr., A. H. Rubenstein et al., “Market Penetration by New Innovations: The Technological Literature”, Technological Forecasting and Social Change, 11 (1978), pp. 197-221. 25A.

26J.

B. Covert y W. W. Reynolds, “Survival Value of Fever in Fish”, Nature, 267, núm. 5606 (1977), pp. 43-45.

796

Capítulo 17

Cálculo de varias variables

EXPLORE Y AMPLÍE

Análisis de datos para modelar el enfriamiento27

E

n el capítulo 15 se trabajó con la ley de Newton para el enfriamiento, la cual puede usarse para describir la temperatura de un cuerpo al enfriarse en función del tiempo. Aquí se determinará esa relación de manera empírica por medio del análisis de datos. Esto ilustrará cómo se diseñan los modelos matemáticos en muchas situaciones reales. Suponga que usted quiere crear un modelo matemático acerca del enfriamiento de té caliente después de ponerlo en un refrigerador. Para ello, coloca una jarra de té caliente y un termómetro en un refrigerador y, en forma periódica, lee y registra la temperatura del té. La tabla 17.5 proporciona los datos obtenidos, donde T es la temperatura en grados Fahrenheit t minutos después de que se colocó la jarra en el refrigerador. En un inicio, esto es, en t = 0, la temperatura es de 124 °F; cuando t = 391, T = 47 °F. Después de haber estado en el refrigerador toda la noche, la temperatura es de 45 °F. En la figura 17.16, se presenta una gráfica de los puntos de datos (t, T) desde t = 0 hasta t = 391. Tabla 17.5

Tiempo t

Temperatura T

Tiempo t

124 ◦F

128 min

64 ◦F

5

118

144

62

10

114

178

59

16

109

208

55

20

106

244

51

35

97

299

50

50

89

331

49

65

82

391

47

85

74

Toda la noche

45

T − 45 = Ce

27Adaptado

80 60 45 40 20

100

200

300

400

t

ln (T − 45) = ln (Ceat )

ln (T − 45) = ln C + ln eat

ln (T − 45) = ln C + at

(2)

Al hacer T l = ln (T − 45), la ecuación (2) se convierte en T l = at + ln C

(1)

donde T da la temperatura predicha en el tiempo t y C y a son constantes con a < 0. (Observe que como a < 0, entonces cuando t → ∞, se tiene Ceat → 0, por lo que Ceat + 45 → 45). Ahora el problema es encontrar los valores de C y a tales que la curva dada por la ecuación (1) se ajuste a los datos de la mejor manera. Al escribir la ecuación (1) como at

100

y al obtener después los logaritmos naturales en ambos lados, resulta una forma lineal:

El patrón de estos puntos sugiere fuertemente que se encuentran muy cerca de la gráfica de una función exponencial decreciente, como la que se muestra en la figura 17.16. En particular, dado que la temperatura después de una noche es de 45 °F, esta función exponencial debería tener T = 45 como asíntota horizontal. Tal función tiene la forma T = Ceat + 45

120

FIGURA 17.16 Puntos de datos y aproximación exponencial.

Temperatura T

0 min

T

(3)

Como a y ln C son constantes, la ecuación (3) es una ecuación lineal en T l y t. Esto significa que para los datos originales, si se grafican los puntos (t, ln(T − 45)), deberán estar cerca de una línea recta. Esos puntos se muestran en la figura 17.17, donde Tl representa ln(T − 45). Así, para la recta dada por la ecuación (3) que predice Tl = ln (T − 45), se puede suponer que es la recta de regresión lineal de Tl sobre t. Esto es, a y ln C son los coeficientes de la regresión lineal. Si se utilizan las fórmulas para esos coeficientes y una calculadora, es posible determinar que 17 a=

17 i=1

17

ti Tli 17 i=1

17

−

i=1

ti2 −

de Gloria Barrett, Dot Doyle y Dan Teague, “Using Data Analysis in Precalculus to Model Cooling”, The Mathematics Teacher, 81, núm. 8 (noviembre de 1988), pp. 680-684. Con autorización del National Council of Teachers of Mathematics.

17

ti 17 i=1

i=1 2

ti

Tli ≈ −0.00921

Capítulo 17

Explore y amplíe

797

el cual es un modelo que predice la temperatura de enfriamiento del té. La gráfica de esta función es la curva que se muestra en la figura 17.16.

Tl

5

Problemas

4

1. Grafique los siguientes puntos de datos sobre un plano coordenado xy:

3 2 1

100

200

300

400

t

FIGURA 17.17 Los puntos (t, Tl), donde Tl = ln (T − 45), se encuentran aproximadamente sobre una línea recta.

y

17

ln C =

i=1

17

ti2

i=1

17

≈ 4.260074

T li 17

i=1

17

− ti2 −

i=1

17

ti

17 i=1

2

i=1

ti Tli

ti

Como ln C ≈ 4.260074, entonces C ≈ e4.260074 ≈ 70.82. Así, de la ecuación (1), T = 70.82e−0.00921t + 45

x

0

1

4

7

10

y

15

12

9

7

6

Suponga que esos puntos se encuentran aproximadamente sobre la gráfica de una función exponencial decreciente con asíntota horizontal y = 5. Use el procedimiento analizado en esta sección de Explore y amplíe para determinar la función. 2. Suponga que ciertos datos observados siguen una relación dada por y = C/xr, donde x, y, C > 0. Tome logaritmos naturales en ambos lados de la ecuación y demuestre que ln x y ln y están relacionados de manera lineal. Así, los puntos (ln x, ln y) se encuentran sobre una línea recta. 3. Use la ley de enfriamiento de Newton (vea la sección 15.6) y los puntos (0, 124) y (128, 64) para determinar la temperatura T del té estudiada en esta sección de Explore y amplíe en el tiempo t. Suponga que la temperatura del medio ambiente es de 45 °F. 4. Trate de obtener la ecuación final de regresión obtenida en esta sección de Explore y amplíe usando la función de regresión de una calculadora gráfica. Primero utilice regresión lineal. ¿Cómo es su resultado comparado con el de esta sección? Después trate de omitir la transformación a la forma lineal y realice una regresión exponencial. ¿Qué dificultades encuentra, en caso de tenerlas? ¿Cómo superaría tales dificultades?

APÉNDICE

A

Tablas de interés compuesto

799

800

Apéndice A Tablas de interés compuesto r = 0.005

r = 0.0075

n

(1 + r)n

(1 + r)−n

an r

sn r

n

(1 + r)n

(1 + r)−n

an r

sn r

1 2 3 4 5

1.005000 1.010025 1.015075 1.020151 1.025251

0.995025 0.990075 0.985149 0.980248 0.975371

0.995025 1.985099 2.970248 3.950496 4.925866

1.000000 2.005000 3.015025 4.030100 5.050251

1 2 3 4 5

1.007500 1.015056 1.022669 1.030339 1.038067

0.992556 0.985167 0.977833 0.970554 0.963329

0.992556 1.977723 2.955556 3.926110 4.889440

1.000000 2.007500 3.022556 4.045225 5.075565

6 7 8 9 10

1.030378 1.035529 1.040707 1.045911 1.051140

0.970518 0.965690 0.960885 0.956105 0.951348

5.896384 6.862074 7.822959 8.779064 9.730412

6.075502 7.105879 8.141409 9.182116 10.228026

6 7 8 9 10

1.045852 1.053696 1.061599 1.069561 1.077583

0.956158 0.949040 0.941975 0.934963 0.928003

5.845598 6.794638 7.736613 8.671576 9.599580

6.113631 7.159484 8.213180 9.274779 10.344339

11 12 13 14 15

1.056396 1.061678 1.066986 1.072321 1.077683

0.946615 0.941905 0.937219 0.932556 0.927917

10.677027 11.618932 12.556151 13.488708 14.416625

11.279167 12.335562 13.397240 14.464226 15.536548

11 12 13 14 15

1.085664 1.093807 1.102010 1.110276 1.118603

0.921095 0.914238 0.907432 0.900677 0.893973

10.520675 11.434913 12.342345 13.243022 14.136995

11.421922 12.507586 13.601393 14.703404 15.813679

16 17 18 19 20

1.083071 1.088487 1.093929 1.099399 1.104896

0.923300 0.918707 0.914136 0.909588 0.905063

15.339925 16.258632 17.172768 18.082356 18.987419

16.614230 17.697301 18.785788 19.879717 20.979115

16 17 18 19 20

1.126992 1.135445 1.143960 1.152540 1.161184

0.887318 0.880712 0.874156 0.867649 0.861190

15.024313 15.905025 16.779181 17.646830 18.508020

16.932282 18.059274 19.194718 20.338679 21.491219

21 22 23 24 25

1.110420 1.115972 1.121552 1.127160 1.132796

0.900560 0.896080 0.891622 0.887186 0.882772

19.887979 20.784059 21.675681 22.562866 23.445638

22.084011 23.194431 24.310403 25.431955 26.559115

21 22 23 24 25

1.169893 1.178667 1.187507 1.196414 1.205387

0.854779 0.848416 0.842100 0.835831 0.829609

19.362799 20.211215 21.053315 21.889146 22.718755

22.652403 23.822296 25.000963 26.188471 27.384884

26 27 28 29 30

1.138460 1.144152 1.149873 1.155622 1.161400

0.878380 0.874010 0.869662 0.865335 0.861030

24.324018 25.198028 26.067689 26.933024 27.794054

27.691911 28.830370 29.974522 31.124395 32.280017

26 27 28 29 30

1.214427 1.223535 1.232712 1.241957 1.251272

0.823434 0.817304 0.811220 0.805181 0.799187

23.542189 24.359493 25.170713 25.975893 26.775080

28.590271 29.804698 31.028233 32.260945 33.502902

31 32 33 34 35

1.167207 1.173043 1.178908 1.184803 1.190727

0.856746 0.852484 0.848242 0.844022 0.839823

28.650800 29.503284 30.351526 31.195548 32.035371

33.441417 34.608624 35.781667 36.960575 38.145378

31 32 33 34 35

1.260656 1.270111 1.279637 1.289234 1.298904

0.793238 0.787333 0.781472 0.775654 0.769880

27.568318 28.355650 29.137122 29.912776 30.682656

34.754174 36.014830 37.284941 38.564578 39.853813

36 37 38 39 40

1.196681 1.202664 1.208677 1.214721 1.220794

0.835645 0.831487 0.827351 0.823235 0.819139

32.871016 33.702504 34.529854 35.353089 36.172228

39.336105 40.532785 41.735449 42.944127 44.158847

36 37 38 39 40

1.308645 1.318460 1.328349 1.338311 1.348349

0.764149 0.758461 0.752814 0.747210 0.741648

31.446805 32.205266 32.958080 33.705290 34.446938

41.152716 42.461361 43.779822 45.108170 46.446482

41 42 43 44 45

1.226898 1.233033 1.239198 1.245394 1.251621

0.815064 0.811009 0.806974 0.802959 0.798964

36.987291 37.798300 38.605274 39.408232 40.207196

45.379642 46.606540 47.839572 49.078770 50.324164

41 42 43 44 45

1.358461 1.368650 1.378915 1.389256 1.399676

0.736127 0.730647 0.725208 0.719810 0.714451

35.183065 35.913713 36.638921 37.358730 38.073181

47.794830 49.153291 50.521941 51.900856 53.290112

46 47 48 49 50

1.257879 1.264168 1.270489 1.276842 1.283226

0.794989 0.791034 0.787098 0.783182 0.779286

41.002185 41.793219 42.580318 43.363500 44.142786

51.575785 52.833664 54.097832 55.368321 56.645163

46 47 48 49 50

1.410173 1.420750 1.431405 1.442141 1.452957

0.709133 0.703854 0.698614 0.693414 0.688252

38.782314 39.486168 40.184782 40.878195 41.566447

54.689788 56.099961 57.520711 58.952116 60.394257

Apéndice A r = 0.01

801

Tablas de interés compuesto r = 0.0125

n

(1 + r)n

(1 + r)−n

an r

sn r

n

(1 + r)n

(1 + r)−n

an r

sn r

1 2 3 4 5

1.010000 1.020100 1.030301 1.040604 1.051010

0.990099 0.980296 0.970590 0.960980 0.951466

0.990099 1.970395 2.940985 3.901966 4.853431

1.000000 2.010000 3.030100 4.060401 5.101005

1 2 3 4 5

1.012500 1.025156 1.037971 1.050945 1.064082

0.987654 0.975461 0.963418 0.951524 0.939777

0.987654 1.963115 2.926534 3.878058 4.817835

1.000000 2.012500 3.037656 4.075627 5.126572

6 7 8 9 10

1.061520 1.072135 1.082857 1.093685 1.104622

0.942045 0.932718 0.923483 0.914340 0.905287

5.795476 6.728195 7.651678 8.566018 9.471305

6.152015 7.213535 8.285671 9.368527 10.462213

6 7 8 9 10

1.077383 1.090850 1.104486 1.118292 1.132271

0.928175 0.916716 0.905398 0.894221 0.883181

5.746010 6.662726 7.568124 8.462345 9.345526

6.190654 7.268038 8.358888 9.463374 10.581666

11 12 13 14 15

1.115668 1.126825 1.138093 1.149474 1.160969

0.896324 0.887449 0.878663 0.869963 0.861349

10.367628 11.255077 12.133740 13.003703 13.865053

11.566835 12.682503 13.809328 14.947421 16.096896

11 12 13 14 15

1.146424 1.160755 1.175264 1.189955 1.204829

0.872277 0.861509 0.850873 0.840368 0.829993

10.217803 11.079312 11.930185 12.770553 13.600546

11.713937 12.860361 14.021116 15.196380 16.386335

16 17 18 19 20

1.172579 1.184304 1.196147 1.208109 1.220190

0.852821 0.844377 0.836017 0.827740 0.819544

14.717874 15.562251 16.398269 17.226008 18.045553

17.257864 18.430443 19.614748 20.810895 22.019004

16 17 18 19 20

1.219890 1.235138 1.250577 1.266210 1.282037

0.819746 0.809626 0.799631 0.789759 0.780009

14.420292 15.229918 16.029549 16.819308 17.599316

17.591164 18.811053 20.046192 21.296769 22.562979

21 22 23 24 25

1.232392 1.244716 1.257163 1.269735 1.282432

0.811430 0.803396 0.795442 0.787566 0.779768

18.856983 19.660379 20.455821 21.243387 22.023156

23.239194 24.471586 25.716302 26.973465 28.243200

21 22 23 24 25

1.298063 1.314288 1.330717 1.347351 1.364193

0.770379 0.760868 0.751475 0.742197 0.733034

18.369695 19.130563 19.882037 20.624235 21.357269

23.845016 25.143078 26.457367 27.788084 29.135435

26 27 28 29 30

1.295256 1.308209 1.321291 1.334504 1.347849

0.772048 0.764404 0.756836 0.749342 0.741923

22.795204 23.559608 24.316443 25.065785 25.807708

29.525631 30.820888 32.129097 33.450388 34.784892

26 27 28 29 30

1.381245 1.398511 1.415992 1.433692 1.451613

0.723984 0.715046 0.706219 0.697500 0.688889

22.081253 22.796299 23.502518 24.200018 24.888906

30.499628 31.880873 33.279384 34.695377 36.129069

31 32 33 34 35

1.361327 1.374941 1.388690 1.402577 1.416603

0.734577 0.727304 0.720103 0.712973 0.705914

26.542285 27.269589 27.989693 28.702666 29.408580

36.132740 37.494068 38.869009 40.257699 41.660276

31 32 33 34 35

1.469759 1.488131 1.506732 1.525566 1.544636

0.680384 0.671984 0.663688 0.655494 0.647402

25.569290 26.241274 26.904962 27.560456 28.207858

37.580682 39.050441 40.538571 42.045303 43.570870

36 37 38 39 40

1.430769 1.445076 1.459527 1.474123 1.488864

0.698925 0.692005 0.685153 0.678370 0.671653

30.107505 30.799510 31.484663 32.163033 32.834686

43.076878 44.507647 45.952724 47.412251 48.886373

36 37 38 39 40

1.563944 1.583493 1.603287 1.623328 1.643619

0.639409 0.631515 0.623719 0.616019 0.608413

28.847267 29.478783 30.102501 30.718520 31.326933

45.115505 46.679449 48.262942 49.866229 51.489557

41 42 43 44 45

1.503752 1.518790 1.533978 1.549318 1.564811

0.665003 0.658419 0.651900 0.645445 0.639055

33.499689 34.158108 34.810008 35.455454 36.094508

50.375237 51.878989 53.397779 54.931757 56.481075

41 42 43 44 45

1.664165 1.684967 1.706029 1.727354 1.748946

0.600902 0.593484 0.586157 0.578920 0.571773

31.927835 32.521319 33.107475 33.686395 34.258168

53.133177 54.797341 56.482308 58.188337 59.915691

46 47 48 49 50

1.580459 1.596263 1.612226 1.628348 1.644632

0.632728 0.626463 0.620260 0.614119 0.608039

36.727236 37.353699 37.973959 38.588079 39.196118

58.045885 59.626344 61.222608 62.834834 64.463182

46 47 48 49 50

1.770808 1.792943 1.815355 1.838047 1.861022

0.564714 0.557742 0.550856 0.544056 0.537339

34.822882 35.380624 35.931481 36.475537 37.012876

61.664637 63.435445 65.228388 67.043743 68.881790

802

Apéndice A Tablas de interés compuesto r = 0.015

r = 0.02

n

(1 + r)n

(1 + r)−n

an r

sn r

n

(1 + r)n

(1 + r)−n

an r

sn r

1 2 3 4 5

1.015000 1.030225 1.045678 1.061364 1.077284

0.985222 0.970662 0.956317 0.942184 0.928260

0.985222 1.955883 2.912200 3.854385 4.782645

1.000000 2.015000 3.045225 4.090903 5.152267

1 2 3 4 5

1.020000 1.040400 1.061208 1.082432 1.104081

0.980392 0.961169 0.942322 0.923845 0.905731

0.980392 1.941561 2.883883 3.807729 4.713460

1.000000 2.020000 3.060400 4.121608 5.204040

6 7 8 9 10

1.093443 1.109845 1.126493 1.143390 1.160541

0.914542 0.901027 0.887711 0.874592 0.861667

5.697187 6.598214 7.485925 8.360517 9.222185

6.229551 7.322994 8.432839 9.559332 10.702722

6 7 8 9 10

1.126162 1.148686 1.171659 1.195093 1.218994

0.887971 0.870560 0.853490 0.836755 0.820348

5.601431 6.471991 7.325481 8.162237 8.982585

6.308121 7.434283 8.582969 9.754628 10.949721

11 12 13 14 15

1.177949 1.195618 1.213552 1.231756 1.250232

0.848933 0.836387 0.824027 0.811849 0.799852

10.071118 10.907505 11.731532 12.543382 13.343233

11.863262 13.041211 14.236830 15.450382 16.682138

11 12 13 14 15

1.243374 1.268242 1.293607 1.319479 1.345868

0.804263 0.788493 0.773033 0.757875 0.743015

9.786848 10.575341 11.348374 12.106249 12.849264

12.168715 13.412090 14.680332 15.973938 17.293417

16 17 18 19 20

1.268986 1.288020 1.307341 1.326951 1.346855

0.788031 0.776385 0.764912 0.753607 0.742470

14.131264 14.907649 15.672561 16.426168 17.168639

17.932370 19.201355 20.489376 21.796716 23.123667

16 17 18 19 20

1.372786 1.400241 1.428246 1.456811 1.485947

0.728446 0.714163 0.700159 0.686431 0.672971

13.577709 14.291872 14.992031 15.678462 16.351433

18.639285 20.012071 21.412312 22.840559 24.297370

21 22 23 24 25

1.367058 1.387564 1.408377 1.429503 1.450945

0.731498 0.720688 0.710037 0.699544 0.689206

17.900137 18.620824 19.330861 20.030405 20.719611

24.470522 25.837580 27.225144 28.633521 30.063024

21 22 23 24 25

1.515666 1.545980 1.576899 1.608437 1.640606

0.659776 0.646839 0.634156 0.621721 0.609531

17.011209 17.658048 18.292204 18.913926 19.523456

25.783317 27.298984 28.844963 30.421862 32.030300

26 27 28 29 30

1.472710 1.494800 1.517222 1.539981 1.563080

0.679021 0.668986 0.659099 0.649359 0.639762

21.398632 22.067617 22.726717 23.376076 24.015838

31.513969 32.986678 34.481479 35.998701 37.538681

26 27 28 29 30

1.673418 1.706886 1.741024 1.775845 1.811362

0.597579 0.585862 0.574375 0.563112 0.552071

20.121036 20.706898 21.281272 21.844385 22.396456

33.670906 35.344324 37.051210 38.792235 40.568079

31 32 33 34 35

1.586526 1.610324 1.634479 1.658996 1.683881

0.630308 0.620993 0.611816 0.602774 0.593866

24.646146 25.267139 25.878954 26.481728 27.075595

39.101762 40.688288 42.298612 43.933092 45.592088

31 32 33 34 35

1.847589 1.884541 1.922231 1.960676 1.999890

0.541246 0.530633 0.520229 0.510028 0.500028

22.937702 23.468335 23.988564 24.498592 24.998619

42.379441 44.227030 46.111570 48.033802 49.994478

36 37 38 39 40

1.709140 1.734777 1.760798 1.787210 1.814018

0.585090 0.576443 0.567924 0.559531 0.551262

27.660684 28.237127 28.805052 29.364583 29.915845

47.275969 48.985109 50.719885 52.480684 54.267894

36 37 38 39 40

2.039887 2.080685 2.122299 2.164745 2.208040

0.490223 0.480611 0.471187 0.461948 0.452890

25.488842 25.969453 26.440641 26.902589 27.355479

51.994367 54.034255 56.114940 58.237238 60.401983

41 42 43 44 45

1.841229 1.868847 1.896880 1.925333 1.954213

0.543116 0.535089 0.527182 0.519391 0.511715

30.458961 30.994050 31.521232 32.040622 32.552337

56.081912 57.923141 59.791988 61.688868 63.614201

41 42 43 44 45

2.252200 2.297244 2.343189 2.390053 2.437854

0.444010 0.435304 0.426769 0.418401 0.410197

27.799489 28.234794 28.661562 29.079963 29.490160

62.610023 64.862223 67.159468 69.502657 71.892710

46 47 48 49 50

1.983526 2.013279 2.043478 2.074130 2.105242

0.504153 0.496702 0.489362 0.482130 0.475005

33.056490 33.553192 34.042554 34.524683 34.999688

65.568414 67.551940 69.565219 71.608698 73.682828

46 47 48 49 50

2.486611 2.536344 2.587070 2.638812 2.691588

0.402154 0.394268 0.386538 0.378958 0.371528

29.892314 30.286582 30.673120 31.052078 31.423606

74.330564 76.817176 79.353519 81.940590 84.579401

Apéndice A r = 0.025

Tablas de interés compuesto r = 0.03

803

n

(1 + r)n

(1 + r)−n

an r

sn r

n

(1 + r)n

(1 + r)−n

an r

1 2 3 4 5

1.025000 1.050625 1.076891 1.103813 1.131408

0.975610 0.951814 0.928599 0.905951 0.883854

0.975610 1.927424 2.856024 3.761974 4.645828

1.000000 2.025000 3.075625 4.152516 5.256329

1 2 3 4 5

1.030000 1.060900 1.092727 1.125509 1.159274

0.970874 0.942596 0.915142 0.888487 0.862609

0.970874 1.913470 2.828611 3.717098 4.579707

1.000000 2.030000 3.090900 4.183627 5.309136

6 7 8 9 10

1.159693 1.188686 1.218403 1.248863 1.280085

0.862297 0.841265 0.820747 0.800728 0.781198

5.508125 6.349391 7.170137 7.970866 8.752064

6.387737 7.547430 8.736116 9.954519 11.203382

6 7 8 9 10

1.194052 1.229874 1.266770 1.304773 1.343916

0.837484 0.813092 0.789409 0.766417 0.744094

5.417191 6.230283 7.019692 7.786109 8.530203

6.468410 7.662462 8.892336 10.159106 11.463879

11 12 13 14 15

1.312087 1.344889 1.378511 1.412974 1.448298

0.762145 0.743556 0.725420 0.707727 0.690466

9.514209 10.257765 10.983185 11.690912 12.381378

12.483466 13.795553 15.140442 16.518953 17.931927

11 12 13 14 15

1.384234 1.425761 1.468534 1.512590 1.557967

0.722421 0.701380 0.680951 0.661118 0.641862

9.252624 9.954004 10.634955 11.296073 11.937935

12.807796 14.192030 15.617790 17.086324 18.598914

16 17 18 19 20

1.484506 1.521618 1.559659 1.598650 1.638616

0.673625 0.657195 0.641166 0.625528 0.610271

13.055003 13.712198 14.353364 14.978891 15.589162

19.380225 20.864730 22.386349 23.946007 25.544658

16 17 18 19 20

1.604706 1.652848 1.702433 1.753506 1.806111

0.623167 0.605016 0.587395 0.570286 0.553676

12.561102 13.166118 13.753513 14.323799 14.877475

20.156881 21.761588 23.414435 25.116868 26.870374

21 22 23 24 25

1.679582 1.721571 1.764611 1.808726 1.853944

0.595386 0.580865 0.566697 0.552875 0.539391

16.184549 16.765413 17.332110 17.884986 18.424376

27.183274 28.862856 30.584427 32.349038 34.157764

21 22 23 24 25

1.860295 1.916103 1.973587 2.032794 2.093778

0.537549 0.521893 0.506692 0.491934 0.477606

15.415024 15.936917 16.443608 16.935542 17.413148

28.676486 30.536780 32.452884 34.426470 36.459264

26 27 28 29 30

1.900293 1.947800 1.996495 2.046407 2.097568

0.526235 0.513400 0.500878 0.488661 0.476743

18.950611 19.464011 19.964889 20.453550 20.930293

36.011708 37.912001 39.859801 41.856296 43.902703

26 27 28 29 30

2.156591 2.221289 2.287928 2.356566 2.427262

0.463695 0.450189 0.437077 0.424346 0.411987

17.876842 18.327031 18.764108 19.188455 19.600441

38.553042 40.709634 42.930923 45.218850 47.575416

31 32 33 34 35

2.150007 2.203757 2.258851 2.315322 2.373205

0.465115 0.453771 0.442703 0.431905 0.421371

21.395407 21.849178 22.291881 22.723786 23.145157

46.000271 48.150278 50.354034 52.612885 54.928207

31 32 33 34 35

2.500080 2.575083 2.652335 2.731905 2.813862

0.399987 0.388337 0.377026 0.366045 0.355383

20.000428 20.388766 20.765792 21.131837 21.487220

50.002678 52.502759 55.077841 57.730177 60.462082

36 37 38 39 40

2.432535 2.493349 2.555682 2.619574 2.685064

0.411094 0.401067 0.391285 0.381741 0.372431

23.556251 23.957318 24.348603 24.730344 25.102775

57.301413 59.733948 62.227297 64.782979 67.402554

36 37 38 39 40

2.898278 2.985227 3.074783 3.167027 3.262038

0.345032 0.334983 0.325226 0.315754 0.306557

21.832252 22.167235 22.492462 22.808215 23.114772

63.275944 66.174223 69.159449 72.234233 75.401260

41 42 43 44 45

2.752190 2.820995 2.891520 2.963808 3.037903

0.363347 0.354485 0.345839 0.337404 0.329174

25.466122 25.820607 26.166446 26.503849 26.833024

70.087617 72.839808 75.660803 78.552323 81.516131

41 42 43 44 45

3.359899 3.460696 3.564517 3.671452 3.781596

0.297628 0.288959 0.280543 0.272372 0.264439

23.412400 23.701359 23.981902 24.254274 24.518713

78.663298 82.023196 85.483892 89.048409 92.719861

46 47 48 49 50

3.113851 3.191697 3.271490 3.353277 3.437109

0.321146 0.313313 0.305671 0.298216 0.290942

27.154170 27.467483 27.773154 28.071369 28.362312

84.554034 87.667885 90.859582 94.131072 97.484349

46 47 48 49 50

3.895044 4.011895 4.132252 4.256219 4.383906

0.256737 0.249259 0.241999 0.234950 0.228107

24.775449 25.024708 25.266707 25.501657 25.729764

96.501457 100.396501 104.408396 108.540648 112.796867

sn r

804

Apéndice A Tablas de interés compuesto r = 0.035

n

(1 + r)n

(1 + r)−n

an r

1 2 3 4 5

1.035000 1.071225 1.108718 1.147523 1.187686

0.966184 0.933511 0.901943 0.871442 0.841973

0.966184 1.899694 2.801637 3.673079 4.515052

6 7 8 9 10

1.229255 1.272279 1.316809 1.362897 1.410599

0.813501 0.785991 0.759412 0.733731 0.708919

11 12 13 14 15

1.459970 1.511069 1.563956 1.618695 1.675349

16 17 18 19 20

r = 0.04

n

(1 + r)n

(1 + r)−n

an r

1.000000 2.035000 3.106225 4.214943 5.362466

1 2 3 4 5

1.040000 1.081600 1.124864 1.169859 1.216653

0.961538 0.924556 0.888996 0.854804 0.821927

0.961538 1.886095 2.775091 3.629895 4.451822

1.000000 2.040000 3.121600 4.246464 5.416323

5.328553 6.114544 6.873956 7.607687 8.316605

6.550152 7.779408 9.051687 10.368496 11.731393

6 7 8 9 10

1.265319 1.315932 1.368569 1.423312 1.480244

0.790315 0.759918 0.730690 0.702587 0.675564

5.242137 6.002055 6.732745 7.435332 8.110896

6.632975 7.898294 9.214226 10.582795 12.006107

0.684946 0.661783 0.639404 0.617782 0.596891

9.001551 9.663334 10.302738 10.920520 11.517411

13.141992 14.601962 16.113030 17.676986 19.295681

11 12 13 14 15

1.539454 1.601032 1.665074 1.731676 1.800944

0.649581 0.624597 0.600574 0.577475 0.555265

8.760477 9.385074 9.985648 10.563123 11.118387

13.486351 15.025805 16.626838 18.291911 20.023588

1.733986 1.794676 1.857489 1.922501 1.989789

0.576706 0.557204 0.538361 0.520156 0.502566

12.094117 12.651321 13.189682 13.709837 14.212403

20.971030 22.705016 24.499691 26.357180 28.279682

16 17 18 19 20

1.872981 1.947900 2.025817 2.106849 2.191123

0.533908 0.513373 0.493628 0.474642 0.456387

11.652296 12.165669 12.659297 13.133939 13.590326

21.824531 23.697512 25.645413 27.671229 29.778079

21 22 23 24 25

2.059431 2.131512 2.206114 2.283328 2.363245

0.485571 0.469151 0.453286 0.437957 0.423147

14.697974 15.167125 15.620410 16.058368 16.481515

30.269471 32.328902 34.460414 36.666528 38.949857

21 22 23 24 25

2.278768 2.369919 2.464716 2.563304 2.665836

0.438834 0.421955 0.405726 0.390121 0.375117

14.029160 14.451115 14.856842 15.246963 15.622080

31.969202 34.247970 36.617889 39.082604 41.645908

26 27 28 29 30

2.445959 2.531567 2.620172 2.711878 2.806794

0.408838 0.395012 0.381654 0.368748 0.356278

16.890352 17.285365 17.667019 18.035767 18.392045

41.313102 43.759060 46.290627 48.910799 51.622677

26 27 28 29 30

2.772470 2.883369 2.998703 3.118651 3.243398

0.360689 0.346817 0.333477 0.320651 0.308319

15.982769 16.329586 16.663063 16.983715 17.292033

44.311745 47.084214 49.967583 52.966286 56.084938

31 32 33 34 35

2.905031 3.006708 3.111942 3.220860 3.333590

0.344230 0.332590 0.321343 0.310476 0.299977

18.736276 19.068865 19.390208 19.700684 20.000661

54.429471 57.334502 60.341210 63.453152 66.674013

31 32 33 34 35

3.373133 3.508059 3.648381 3.794316 3.946089

0.296460 0.285058 0.274094 0.263552 0.253415

17.588494 17.873551 18.147646 18.411198 18.664613

59.328335 62.701469 66.209527 69.857909 73.652225

36 37 38 39 40

3.450266 3.571025 3.696011 3.825372 3.959260

0.289833 0.280032 0.270562 0.261413 0.252572

20.290494 20.570525 20.841087 21.102500 21.355072

70.007603 73.457869 77.028895 80.724906 84.550278

36 37 38 39 40

4.103933 4.268090 4.438813 4.616366 4.801021

0.243669 0.234297 0.225285 0.216621 0.208289

18.908282 19.142579 19.367864 19.584485 19.792774

77.598314 81.702246 85.970336 90.409150 95.025516

41 42 43 44 45

4.097834 4.241258 4.389702 4.543342 4.702359

0.244031 0.235779 0.227806 0.220102 0.212659

21.599104 21.834883 22.062689 22.282791 22.495450

88.509537 92.607371 96.848629 101.238331 105.781673

41 42 43 44 45

4.993061 5.192784 5.400495 5.616515 5.841176

0.200278 0.192575 0.185168 0.178046 0.171198

19.993052 20.185627 20.370795 20.548841 20.720040

99.826536 104.819598 110.012382 115.412877 121.029392

46 47 48 49 50

4.866941 5.037284 5.213589 5.396065 5.584927

0.205468 0.198520 0.191806 0.185320 0.179053

22.700918 22.899438 23.091244 23.276564 23.455618

110.484031 115.350973 120.388257 125.601846 130.997910

46 47 48 49 50

6.074823 6.317816 6.570528 6.833349 7.106683

0.164614 0.158283 0.152195 0.146341 0.140713

20.884654 21.042936 21.195131 21.341472 21.482185

126.870568 132.945390 139.263206 145.833734 152.667084

sn r

sn r

Apéndice A r = 0.05

n

(1 + r)n

(1 + r)−n

an r

1 2 3 4 5

1.050000 1.102500 1.157625 1.215506 1.276282

0.952381 0.907029 0.863838 0.822702 0.783526

0.952381 1.859410 2.723248 3.545951 4.329477

6 7 8 9 10

1.340096 1.407100 1.477455 1.551328 1.628895

0.746215 0.710681 0.676839 0.644609 0.613913

11 12 13 14 15

1.710339 1.795856 1.885649 1.979932 2.078928

16 17 18 19 20

Tablas de interés compuesto r = 0.06

805

n

(1 + r)n

(1 + r)−n

an r

1.000000 2.050000 3.152500 4.310125 5.525631

1 2 3 4 5

1.060000 1.123600 1.191016 1.262477 1.338226

0.943396 0.889996 0.839619 0.792094 0.747258

0.943396 1.833393 2.673012 3.465106 4.212364

1.000000 2.060000 3.183600 4.374616 5.637093

5.075692 5.786373 6.463213 7.107822 7.721735

6.801913 8.142008 9.549109 11.026564 12.577893

6 7 8 9 10

1.418519 1.503630 1.593848 1.689479 1.790848

0.704961 0.665057 0.627412 0.591898 0.558395

4.917324 5.582381 6.209794 6.801692 7.360087

6.975319 8.393838 9.897468 11.491316 13.180795

0.584679 0.556837 0.530321 0.505068 0.481017

8.306414 8.863252 9.393573 9.898641 10.379658

14.206787 15.917127 17.712983 19.598632 21.578564

11 12 13 14 15

1.898299 2.012196 2.132928 2.260904 2.396558

0.526788 0.496969 0.468839 0.442301 0.417265

7.886875 8.383844 8.852683 9.294984 9.712249

14.971643 16.869941 18.882138 21.015066 23.275970

2.182875 2.292018 2.406619 2.526950 2.653298

0.458112 0.436297 0.415521 0.395734 0.376889

10.837770 11.274066 11.689587 12.085321 12.462210

23.657492 25.840366 28.132385 30.539004 33.065954

16 17 18 19 20

2.540352 2.692773 2.854339 3.025600 3.207135

0.393646 0.371364 0.350344 0.330513 0.311805

10.105895 10.477260 10.827603 11.158116 11.469921

25.672528 28.212880 30.905653 33.759992 36.785591

21 22 23 24 25

2.785963 2.925261 3.071524 3.225100 3.386355

0.358942 0.341850 0.325571 0.310068 0.295303

12.821153 13.163003 13.488574 13.798642 14.093945

35.719252 38.505214 41.430475 44.501999 47.727099

21 22 23 24 25

3.399564 3.603537 3.819750 4.048935 4.291871

0.294155 0.277505 0.261797 0.246979 0.232999

11.764077 12.041582 12.303379 12.550358 12.783356

39.992727 43.392290 46.995828 50.815577 54.864512

26 27 28 29 30

3.555673 3.733456 3.920129 4.116136 4.321942

0.281241 0.267848 0.255094 0.242946 0.231377

14.375185 14.643034 14.898127 15.141074 15.372451

51.113454 54.669126 58.402583 62.322712 66.438848

26 27 28 29 30

4.549383 4.822346 5.111687 5.418388 5.743491

0.219810 0.207368 0.195630 0.184557 0.174110

13.003166 13.210534 13.406164 13.590721 13.764831

59.156383 63.705766 68.528112 73.639798 79.058186

31 32 33 34 35

4.538039 4.764941 5.003189 5.253348 5.516015

0.220359 0.209866 0.199873 0.190355 0.181290

15.592811 15.802677 16.002549 16.192904 16.374194

70.760790 75.298829 80.063771 85.066959 90.320307

31 32 33 34 35

6.088101 6.453387 6.840590 7.251025 7.686087

0.164255 0.154957 0.146186 0.137912 0.130105

13.929086 14.084043 14.230230 14.368141 14.498246

84.801677 90.889778 97.343165 104.183755 111.434780

36 37 38 39 40

5.791816 6.081407 6.385477 6.704751 7.039989

0.172657 0.164436 0.156605 0.149148 0.142046

16.546852 16.711287 16.867893 17.017041 17.159086

95.836323 101.628139 107.709546 114.095023 120.799774

36 37 38 39 40

8.147252 8.636087 9.154252 9.703507 10.285718

0.122741 0.115793 0.109239 0.103056 0.097222

14.620987 14.736780 14.846019 14.949075 15.046297

119.120867 127.268119 135.904206 145.058458 154.761966

41 42 43 44 45

7.391988 7.761588 8.149667 8.557150 8.985008

0.135282 0.128840 0.122704 0.116861 0.111297

17.294368 17.423208 17.545912 17.662773 17.774070

127.839763 135.231751 142.993339 151.143006 159.700156

41 42 43 44 45

10.902861 11.557033 12.250455 12.985482 13.764611

0.091719 0.086527 0.081630 0.077009 0.072650

15.138016 15.224543 15.306173 15.383182 15.455832

165.047684 175.950545 187.507577 199.758032 212.743514

46 47 48 49 50

9.434258 9.905971 10.401270 10.921333 11.467400

0.105997 0.100949 0.096142 0.091564 0.087204

17.880066 17.981016 18.077158 18.168722 18.255925

168.685164 178.119422 188.025393 198.426663 209.347996

46 47 48 49 50

14.590487 15.465917 16.393872 17.377504 18.420154

0.068538 0.064658 0.060998 0.057546 0.054288

15.524370 15.589028 15.650027 15.707572 15.761861

226.508125 241.098612 256.564529 272.958401 290.335905

sn r

sn r

806

Apéndice A Tablas de interés compuesto r = 0.07

n

(1 + r)n

(1 + r)−n

an r

1 2 3 4 5

1.070000 1.144900 1.225043 1.310796 1.402552

0.934579 0.873439 0.816298 0.762895 0.712986

0.934579 1.808018 2.624316 3.387211 4.100197

6 7 8 9 10

1.500730 1.605781 1.718186 1.838459 1.967151

0.666342 0.622750 0.582009 0.543934 0.508349

11 12 13 14 15

2.104852 2.252192 2.409845 2.578534 2.759032

16 17 18 19 20

r = 0.08

n

(1 + r)n

(1 + r)−n

an r

1.000000 2.070000 3.214900 4.439943 5.750739

1 2 3 4 5

1.080000 1.166400 1.259712 1.360489 1.469328

0.925926 0.857339 0.793832 0.735030 0.680583

0.925926 1.783265 2.577097 3.312127 3.992710

1.000000 2.080000 3.246400 4.506112 5.866601

4.766540 5.389289 5.971299 6.515232 7.023582

7.153291 8.654021 10.259803 11.977989 13.816448

6 7 8 9 10

1.586874 1.713824 1.850930 1.999005 2.158925

0.630170 0.583490 0.540269 0.500249 0.463193

4.622880 5.206370 5.746639 6.246888 6.710081

7.335929 8.922803 10.636628 12.487558 14.486562

0.475093 0.444012 0.414964 0.387817 0.362446

7.498674 7.942686 8.357651 8.745468 9.107914

15.783599 17.888451 20.140643 22.550488 25.129022

11 12 13 14 15

2.331639 2.518170 2.719624 2.937194 3.172169

0.428883 0.397114 0.367698 0.340461 0.315242

7.138964 7.536078 7.903776 8.244237 8.559479

16.645487 18.977126 21.495297 24.214920 27.152114

2.952164 3.158815 3.379932 3.616528 3.869684

0.338735 0.316574 0.295864 0.276508 0.258419

9.446649 9.763223 10.059087 10.335595 10.594014

27.888054 30.840217 33.999033 37.378965 40.995492

16 17 18 19 20

3.425943 3.700018 3.996019 4.315701 4.660957

0.291890 0.270269 0.250249 0.231712 0.214548

8.851369 9.121638 9.371887 9.603599 9.818147

30.324283 33.750226 37.450244 41.446263 45.761964

21 22 23 24 25

4.140562 4.430402 4.740530 5.072367 5.427433

0.241513 0.225713 0.210947 0.197147 0.184249

10.835527 11.061240 11.272187 11.469334 11.653583

44.865177 49.005739 53.436141 58.176671 63.249038

21 22 23 24 25

5.033834 5.436540 5.871464 6.341181 6.848475

0.198656 0.183941 0.170315 0.157699 0.146018

10.016803 10.200744 10.371059 10.528758 10.674776

50.422921 55.456755 60.893296 66.764759 73.105940

26 27 28 29 30

5.807353 6.213868 6.648838 7.114257 7.612255

0.172195 0.160930 0.150402 0.140563 0.131367

11.825779 11.986709 12.137111 12.277674 12.409041

68.676470 74.483823 80.697691 87.346529 94.460786

26 27 28 29 30

7.396353 7.988061 8.627106 9.317275 10.062657

0.135202 0.125187 0.115914 0.107328 0.099377

10.809978 10.935165 11.051078 11.158406 11.257783

79.954415 87.350768 95.338830 103.965936 113.283211

31 32 33 34 35

8.145113 8.715271 9.325340 9.978114 10.676581

0.122773 0.114741 0.107235 0.100219 0.093663

12.531814 12.646555 12.753790 12.854009 12.947672

102.073041 110.218154 118.933425 128.258765 138.236878

31 32 33 34 35

10.867669 11.737083 12.676050 13.690134 14.785344

0.092016 0.085200 0.078889 0.073045 0.067635

11.349799 11.434999 11.513888 11.586934 11.654568

123.345868 134.213537 145.950620 158.626670 172.316804

36 37 38 39 40

11.423942 12.223618 13.079271 13.994820 14.974458

0.087535 0.081809 0.076457 0.071455 0.066780

13.035208 13.117017 13.193473 13.264928 13.331709

148.913460 160.337402 172.561020 185.640292 199.635112

36 37 38 39 40

15.968172 17.245626 18.625276 20.115298 21.724521

0.062625 0.057986 0.053690 0.049713 0.046031

11.717193 11.775179 11.828869 11.878582 11.924613

187.102148 203.070320 220.315945 238.941221 259.056519

41 42 43 44 45

16.022670 17.144257 18.344355 19.628460 21.002452

0.062412 0.058329 0.054513 0.050946 0.047613

13.394120 13.452449 13.506962 13.557908 13.605522

214.609570 230.632240 247.776496 266.120851 285.749311

41 42 43 44 45

23.462483 25.339482 27.366640 29.555972 31.920449

0.042621 0.039464 0.036541 0.033834 0.031328

11.967235 12.006699 12.043240 12.077074 12.108402

280.781040 304.243523 329.583005 356.949646 386.505617

46 47 48 49 50

22.472623 24.045707 25.728907 27.529930 29.457025

0.044499 0.041587 0.038867 0.036324 0.033948

13.650020 13.691608 13.730474 13.766799 13.800746

306.751763 329.224386 353.270093 378.999000 406.528929

46 47 48 49 50

34.474085 37.232012 40.210573 43.427419 46.901613

0.029007 0.026859 0.024869 0.023027 0.021321

12.137409 12.164267 12.189136 12.212163 12.233485

418.426067 452.900152 490.132164 530.342737 573.770156

sn r

sn r

APÉNDICE

B

Tablas de integrales seleccionadas Formas racionales que contienen (a + bu) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12.

un+1 + C, n = −1 n+1 du 1 = ln |a + bu| + C a + bu b u du u a = − 2 ln |a + bu| + C a + bu b b

un du =

u2 du u2 au a2 = − 2 + 3 ln |a + bu| + C a + bu 2b b b du u 1 +C = ln u(a + bu) a a + bu

du 1 b a + bu = − + 2 ln +C + bu) au a u

u2 (a

1 u du = 2 2 (a + bu) b

ln |a + bu| +

14. 15. 16.

+C

u2 du 2a u a2 − 3 ln |a + bu| + C = − 2 2 3 (a + bu) b b (a + bu) b 1 du u 1 = ln +C + u(a + bu)2 a(a + bu) a2 a + bu

du 2b a + 2bu a + bu + 3 ln =− 2 +C u2 (a + bu)2 a u(a + bu) a u

1 du a + bu = ln +C (a + bu)(c + ku) bc − ak c + ku u du c 1 a = ln |c + ku| − ln |a + bu| + C (a + bu)(c + ku) bc − ak k b

Formas que contienen 13.

a a + bu

a + bu

√ 2(3bu − 2a)(a + bu)3/2 u a + bu du = +C 15b2 √ 2(8a2 − 12abu + 15b2 u2 )(a + bu)3/2 u2 a + bu du = +C 105b3 √ u du 2(bu − 2a) a + bu +C = √ 3b2 a + bu √ u2 du 2(3b2 u2 − 4abu + 8a2 ) a + bu +C = √ 15b3 a + bu

807

808

Apéndice B Tablas de integrales seleccionadas

17. 18.

du u a + bu

=

1 ln a

a + bu − a + bu +

a + bu du = 2 a + bu + a u

Formas que contienen 19. 20. 21. 22.

24. 25. 26. 27. 28. 29. 30. 31. 32. 33.

a

+ C,

a>0

du u a + bu

a2 − u2

du u = √ +C 2 3/2 −u ) a2 a2 − u2 √ 1 du a + a2 − u2 = − ln +C √ a u u a2 − u2 √ a2 − u2 du =− +C √ a2 u u2 a2 − u2 √ √ a + a2 − u2 a2 − u2 du 2 2 + C, = a − u − a ln u u (a2

Formas que contienen 23.

a

a>0

u2 ± a 2

1 u u2 ± a2 ± a2 ln u + u2 ± a2 + C 2 u a4 u2 u2 ± a2 du = (2u2 ± a2 ) u2 ± a2 − ln u + u2 ± a2 + C 8 8 √ √ u2 + a2 du a + u2 + a2 2 2 = u + a − a ln +C u u √ √ u2 ± a2 du u2 ± a2 = − + ln u + u2 ± a2 + C u2 u du = ln u + u2 ± a2 + C √ 2 u ± a2 √ 1 du u2 + a2 − a = ln +C √ a u u u2 + a2 u2 ± a2 du =

u2 du

1 u u2 ± a2 ∓ a2 ln u + u2 ± a2 + C 2 ± √ ± u2 ± a2 du +C =− √ a2 u u2 u2 ± a2 u 3a4 ln u + u2 ± a2 + C (u2 ± a2 )3/2 du = (2u2 ± 5a2 ) u2 ± a2 + 8 8 ±u du = √ +C 2 2 3/2 (u ± a ) a2 u2 ± a2 −u u2 du =√ + ln u + u2 ± a2 + C 2 2 3/2 (u ± a ) u2 ± a2 √

u2

a2

=

Formas racionales que contienen a2 − u2 y u2 − a2 34. 35.

du 1 a+u ln = +C 2 −u 2a a−u 1 du u−a ln = +C 2 2 u −a 2a u+a a2

Apéndice B

Tablas de integrales seleccionadas

Formas exponenciales y logarítmicas 36. 37. 38. 39. 40. 41. 42. 43. 44. 45.

eu du = eu + C

au + C, a > 0, a = 1 ln a eau ueau du = 2 (au − 1) + C a un eau n un eau du = un−1 eau du − a a eau a eau du eau du = − + , un (n − 1)un−1 n−1 un−1 au du =

n=1

ln u du = u ln u − u + C

un+1 ln u un+1 + C, n = −1 − n+1 (n + 1)2 un+1 m m ln u − un lnm u du = un lnm−1 u du, n+1 n+1 du = ln ln u + C u ln u 1 du = cu − ln a + becu + C cu a + be ac un ln u du =

m, n = −1

Formas diversas 46. 47. 48.

√ √ a+u du = (a + u)(b + u) + (a − b) ln ( a + u + b + u) + C b+u du a+b = ln + u + (a + u)(b + u) + C √ 2 (a + u)(b + u) 2cu + b a + bu + cu2 du = a + bu + cu2 4c √ b2 − 4ac − ln 2cu+b+2 c a + bu + cu2 +C, c > 0 3/2 8c

809

APÉNDICE

C

810

Áreas bajo la curva normal estándar

Apéndice C z

A(z) =

0

z

0

Áreas bajo la curva normal estándar

811

1 –x2/2 e dx 2

A(–z) = A(z)

z

.00

.01

.02

.03

.04

.05

.06

.07

.08

.09

0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9

.0000 .0398 .0793 .1179 .1554 .1915 .2257 .2580 .2881 .3159

.0040 .0438 .0832 .1217 .1591 .1950 .2291 .2611 .2910 .3186

.0080 .0478 .0871 .1255 .1628 .1985 .2324 .2642 .2939 .3212

.0120 .0517 .0910 .1293 .1664 .2019 .2357 .2673 .2967 .3238

.0160 .0557 .0948 .1331 .1700 .2054 .2389 .2704 .2995 .3264

.0199 .0596 .0987 .1368 .1736 .2088 .2422 .2734 .3023 .3289

.0239 .0636 .1026 .1406 .1772 .2123 .2454 .2764 .3051 .3315

.0279 .0675 .1064 .1443 .1808 .2157 .2486 .2794 .3078 .3340

.0319 .0714 .1103 .1480 .1844 .2190 .2517 .2823 .3106 .3365

.0359 .0753 .1141 .1517 .1879 .2224 .2549 .2852 .3133 .3389

1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9

.3413 .3643 .3849 .4032 .4192 .4332 .4452 .4554 .4641 .4713

.3438 .3665 .3869 .4049 .4207 .4345 .4463 .4564 .4649 .4719

.3461 .3686 .3888 .4066 .4222 .4357 .4474 .4573 .4656 .4726

.3485 .3708 .3907 .4082 .4236 .4370 .4484 .4582 .4664 .4732

.3508 .3729 .3925 .4099 .4251 .4382 .4495 .4591 .4671 .4738

.3531 .3749 .3944 .4115 .4265 .4394 .4505 .4599 .4678 .4744

.3554 .3770 .3962 .4131 .4279 .4406 .4515 .4608 .4686 .4750

.3577 .3790 .3980 .4147 .4292 .4418 .4525 .4616 .4693 .4756

.3599 .3810 .3997 .4162 .4306 .4429 .4535 .4625 .4699 .4761

.3621 .3830 .4015 .4177 .4319 .4441 .4545 .4633 .4706 .4767

2.0 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8

.4772 .4821 .4861 .4893 .4918 .4938 .4953 .4965 .4974

.4778 .4826 .4864 .4896 .4920 .4940 .4955 .4966 .4975

.4783 .4830 .4868 .4898 .4922 .4941 .4956 .4967 .4976

.4788 .4834 .4871 .4901 .4925 .4943 .4957 .4968 .4977

.4793 .4838 .4875 .4904 .4927 .4945 .4959 .4969 .4977

.4798 .4842 .4878 .4906 .4929 .4946 .4960 .4970 .4978

.4803 .4846 .4881 .4909 .4931 .4948 .4961 .4971 .4979

.4808 .4850 .4884 .4911 .4932 .4949 .4962 .4972 .4979

.4812 .4854 .4887 .4913 .4934 .4951 .4963 .4973 .4980

.4817 .4857 .4890 .4916 .4936 .4952 .4964 .4974 .4981

2.9 3.0 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5

.4981 .4987 .4990 .4993 .4995 .4997 .4998

.4982 .4987 .4991 .4993 .4995 .4997 .4998

.4982 .4987 .4991 .4994 .4995 .4997 .4998

.4983 .4988 .4991 .4994 .4996 .4997 .4998

.4984 .4988 .4992 .4994 .4996 .4997 .4998

.4984 .4989 .4992 .4994 .4996 .4997 .4998

.4985 .4989 .4992 .4994 .4996 .4997 .4998

.4985 .4989 .4992 .4995 .4996 .4997 .4998

.4986 .4990 .4993 .4995 .4996 .4997 .4998

.4986 .4990 .4993 .4995 .4997 .4998 .4998

Respuestas a los problemas con número impar Problemas 0.1 (página 3)

Problemas 0.4 (página 18)

1. Verdadero.

3. 6t 2 − 2s2 + 6 5. a + 5 3b − c √ √ 2 11. −15x + 15y − 27 7. 7x + 7xy − 2z 9. 2y − 3z 15. 6x 2 + 96 13. 2x 2 − 33y2 − 7xy 1. 11x − 2y − 3

3. Falso; los números naturales son 1, 2, 3, etcétera. 5. Falso;

7. Falso;

3 no es racional.

25 = 5, es un entero positivo.

17. −12u3 − 8u2 + 8u − 20

9. Falso; no es posible dividir entre 0.

2

23. 10x + 19x + 6 25. X 2 + 4XY + 4Y 2 √ 27. 49 − 14X + X 2 29. 3x + 10 3x + 25 31. 4s2 − 1

21. w − 3w − 10

11. Verdadero.

33. x 3 + 4x 2 − 3x − 12

Problemas 0.2 (página 8) 1. Falso.

3. Falso.

5. Falso.

11. Distributiva.

7. Verdadero.

17. Definición de resta.

19. Distributiva y conmutativa. 31. 5

33. 8

35. −18

41. −7x

43. 6 + y

45.

51. X

53. 20 + 4x

55. 0

63.

by x

65.

73.

6y x

3ab c

71.

17 12

9. Falso.

13. Asociativa.

15. Conmutativa y distributiva.

61.

1 3

10 xy

75. −

29. b − a 37. 24

39. a

47. −8

49. −ab

57. 5

59. −x

67. 2

x yz

7 6

69.

a+c b

7

9. 8x y

17. −2

19.

3. a

11. x 4

13. 1

15. 5

21. 7

23. 9

25.

31. x 2

33. 5y

37. 3z2

39.

47. 5

1/5 2/5

49. x

x

81. x 2 y5/2

41. −y

1/2

a5 b3 c 2

43.

1 2 √ 29. 5 2

73. 83.

(3y)6 x 1/3 x a7 c14 b15

1. 5b(x + 1) 3

2

√ 6 5 59. 5

45.

1 9t 2

3

(a + b − c)2 √ 2 2x 61. x

√ 16a10 b15 67. ab

69.

2x 6 y3

77.

9 4

79.

4y4 x2

87. −

4 s5

75. xyz 85. x 8

3. 5x(2y + z)

7. (z + 7)(z − 7)

2

5. 4bc(2a − 3ab d + b cd )

3/5

11. (5y + 2)(5y − 2) 17. 5(x + 3)(x + 2)

2

2

89.

81x 12 z12 16

19. 3(x + 1)(x − 1)

27. 2x(x + 3)(x − 2)

31. x(xy − 8)2

35. (y + 4)2 (y + 1)(y − 1)

13. (a + 7)(a + 5)

23. 2s(3s + 4)(2s − 1)

v(u + 2v)(u − 2v)

29. 4(2x + 1)

2

33. (x + 2)(x − 2)2

37. (b + 4)(b2 − 4b + 16)

39. (x + 1)(x − x + 1)(x − 1)(x + x + 1) 41. 2(x + 4)2 (x + 1)(x − 2) 45. (x 2 + 4)(x + 2)(x − 2)

43. P(1 + r)2

47. (y4 + 1)(y2 + 1)(y + 1)(y − 1)

51. (a + 2)2 (a − 2)2 b

Problemas 0.6 (página 25) 1.

53.

3

49. (X + 5)(X + 1)(X − 1)

20

65. 2

Problemas 0.5 (página 20)

2

2 ab3

x 9/4 z3/4 51. y1/2

3 1 57. √ −√ 5 5 w3 27w3

1 55. √ 5 4 x √ 3 4a2 63. 2a 71. 9

9t 2 4 1/2

6 9

1 1 27. 4 16 √ √ √ 35. 4 2 − 15 3 + 4 3 2

3

43. 8x 3 − 36x 2 + 54x − 27 1 −3 49. x + 45. z − 18 47. 2u3 + 3u − 2 3u x+5 −37 8 53. x 2 − 2x + 4 − 51. 3x 2 − 8x + 17 + x+2 x+2 7 55. x − 2 + 3x + 2

41. 8a + 36a + 54a + 27

25. u

a21 7. 20 b

39. 3x 2 + 2y2 + 5xy + 2x − 8

2

21. (5x + 1)(x + 3)

1. 2 (=32)

√ 3

3

15. (x + 3)2

x8 5. 14 y

35. 3x 4 + 2x 3 − 13x 2 − 8x + 4

37. 18t 3 − 111t 2 − 24t

9. (p + 3)(p + 1)

77. 0

Problemas 0.3 (página 13) 5

19. x 2 + 9x + 20

2

a+3 a

7. −

y2 (y − 3)(y + 2)

x−5 x+5 b − ax 9. ax + b 3.

5x + 2 1 para x = x+7 3 2(x + 4) 11. (x − 4)(x + 2)

5.

2 3 2x 2 21. 1 23. 19. −27x 2 x−1 (2x + 3)(1 + x) 29. x + 2 25. 1 para x = −6, −3, −2, 5 27. − x+4 1 3x 2 + 1 7 33. 35. 31. 3 3t 1−x (x + 1)(3x − 1) 13.

X 2

15. 5v para u, v = 0 17.

R-1

R-2

Respuestas a los problemas con número impar

2(x + 2) 35 − 8x 39. (x − 3)(x + 1)(x + 3) (x − 1)(x + 5)

37.

5x + 2 45. 3x

x 43. 1 − xy √ √ 3( 3 x − 3 x + h) 49. √ √ 3 x+h 3 x √ 55. 15 − 3

51. 2 −

√

3

√ 3t − 3 7 57. t2 − 7

x 2 + 2x + 1 x2 (x + 2)(6x − 1) 47. 2x 2 (x + 3) √ √ 6+2 3 53. − 3 41.

√ √ 59. 4 2 − 5 3 + 14

Problemas 0.7 (página 33) 17 1. 0 3. 5. −2 4 7. Sumando 5; se garantiza la equivalencia.

9. Elevando a la cuarta potencia; la equivalencia no se garantiza. 11. Dividiendo entre x; la equivalencia no se garantiza.

15. Multiplicando por (2x − 3)/2x; la equivalencia no se garantiza. 5 2

27. 37. 47. 57. 67. 77. 87.

19. y = 0

21. 1

23.

12 5

25. −1

7 26 29. x = − 31. 126 33. 15 35. − 4 9 14 25 39. t = 9 41. 43. 3 45. 3 52 29 49. ∅ 51. 53. 2 55. 0 14 7 43 59. t = − 61. 3 63. 65. ∅ 4 16 13 10 11 69. x = 71. − 73. 2 75. 86 2 9 I S−P 49 p+1 85. r = 83. q = 79. a = −2 81. r = Pt Pt 36 8 2mI S Ai 89. r = n − 1 91. n = −1 R= 1 − (1 + i)−n P rB

27 − 4 37 − 18 1 5 7 2

93. 170 m 95. c = x + 0.0825x = 1.0825x 2172 99. ≈ 46.2 horas 101. 20 47 103. t =

d d ;c = r − r−c t

63. t en {5/2, 3}

67. 6

69. 4, 8

73. x en {0, 1}

75. 1

97. 3 años.

107. 13%

85. (a) 8 s

3. t en {2, 4}

11. 0, 5 13. x en −

5. 3, −1

2 2 15. 1, 3 3

7. 4, 9

9. ±2

17. 5, −2

19. 0,

1 4 27. 3, ±2 21. 0, 1, −4 23. s en {−4, 0, 4} 25. 0, , − 2 3 √ 5 35. 1 ± 2 2 29. 3, 4 31. 4, −6 33. x en 4 −5 ± 57 41. 40, −25 39. 37. Sin raíces reales. 8 43. x en 49. ± 55.

√

−1 ± 19 3

5 1 ,± 5 2

3 , −1 2

45. ± 3, ± 2

47. 3,

51. 3, 0

53. x en

57. 6, −2

1 59. − , 1 2

1 2

13 17 , 3 4

21 2 77. ≈ 64.15, 3.35

(b) 5.4 s o 2.6 s

1. 120 pies.

5 4 3. 64 onzas de A, 80 onzas de B. 9 9

1 5. 5 onzas. 3

7. w = 5 −

9. ≈ 13 077 toneladas

1 11. $4000 en 6%, $16 000 en 7 % 2

15. 4%

17. 90

60/π ≈ 0.63 m.

19. $8000

21. 1209 para quedar aproximadamente a la par. 23. $116.25

25. 40

33. 42

35. 80 pies por 140 pies.

29. Ya sea $440 o $460

31. $100

27. 90 000

37. 11.51 cm de largo, 6.51 cm de ancho. 39. $232 000;

100E 100 − p

41. 60 acres.

43. 125 de A y 100 de B, o bien 150 de A y 125 de B.

Aplíquelo 1.2 1. 5375 2. 150 − x4 ≥ 0; 3x4 − 210 ≥ 0; x4 + 60 ≥ 0; x4 ≥ 0

Problemas 1.2 (página 54) 1. (3, ∞)

3. (−∞, 4]

7.

13.

5.

−∞, −

4

−∞,

2 7

11. [2, ∞)

0

2 − ,∞ 7

2

15. ∅

17.

√ 3−2 −∞, 2

2 7

2

3 2

19. (−∞, 48) 48

25.

1 2

1 2

9. (0, ∞)

2 7

3 2

√

Problemas 1.1 (página 48)

Problemas 0.8 (página 40) 1. 2

5−

83. 1 año y 10 años; edad 23; nunca.

3

105. ≈ 84 pies

65. −2

71.

79. 6 pulgadas por 8 pulgadas.

13. $4.25

13. Multiplicando por x − 1; la equivalencia no se garantiza. 17.

61. 5, −2

17 ,∞ 9

21. [2, ∞]

23. (−∞, ∞)

2

27. [−12, ∞)

0

12

17 9

31. (−∞, 0)

33. (−∞, −2] 0

37. x < 70 grados.

29. (0, ∞)

2

35. 600 < S < 1800 600

1800

Respuestas a los problemas con número impar 43. No es posible, |r| = 17 > 1.

Problemas 1.3 (página 57) 1. 120 001

3. 17 000

5. 214 286

7. $25 714.29 9. 1000 13. Al menos $67 400

47. 33

11. t > 36.7

3. |w − 22| ≤ 0.3

59. No, las diferencias no son comunes.

Problemas 1.4 (página 61)

61. (a) (b) (c) (d)

1. 13

3. 6 5. 7 √ 7. −4 < x < 4 9. 10 − 3 11. (a) |x − 7| < 3 (b) |x − 2| < 3 (c) |x − 7| ≤ 5 (d) |x − 7| = 4 (e) |x + 4| < 2 (f) |x| < 3 (g) |x| > 6 (h) |x − 105| < 3 (i) |x − 850| < 100 13. |p1 − p2 | ≤ 9 15. ±7 17. ±35 2 1 19. {−4, 14} 21. 23. ,3 5 2 25. (−M, M) 27. (−∞, −8) ∪ (8, ∞)

1. (−5, ∞)

15.

8 j=3

5j

17. 37 750

8 i=1

11.

2i

19. 14 980

60 i=36

7.

13. 8 750

15. 5 483 23. 200

21. 295 425

5. (9.57(1.06)k−1 )4k=1 6. 1225, 1213, 1201, 1189, 1177, 1165, 1153 7. 21620, 19890, 18299, 16835

5 13 − , 3 3

R(mr − M) 7. t = r−R

9. $44 865.18

5. 600; 310

Aplíquelo 2.1

(b) $21.00 por pizza

(c) $16.00 por pizza

Problemas 2.1 (página 86)

Problemas 1.6 (página 74) 5. 71 7. 9 11. ((−1)k+1 2k )4k=1

13. No, el primer término de la primera es 64; el de la segunda es −26. 15. No, el primer término de la primera es π; el de la segunda es π/2. 1 17. 256 19. 120 21. 22.5, 23.4, 24.3, 25.2, 26.1

23. 96, 94.5, 93, 91.5, 90 25. −2, 1, −0.5, 0.25, −0.125

27. 100, 105, 110.25, 115.7625, 121.550625 33. 98 50(1 − (1.07)−10 ) 39. 1 − (1.07)−1

35. 21.3 41. 6

5 2

13. (−1, 4)

3. 2M − 240 min

4. 5500; 8400; 11 900; 16 000

31. 1024

−∞,

1 7 ∪ 17. 4320 ,∞ 2 2 21. 6000 23. c < 212 814

1. 1 hr

3. (a) 300

8. 220.5M$

1. 2.3 3. 81 9. (−1 + (k − 1)3)4k=1

7.

1. (a) a(r) = πr 2 (b) (−∞, ∞) (c) r ≥ 0 300 2. (a) t(r) = (b) (−∞, ∞) − {0} (c) r > 0 r 600 1200 x x 300 = = ;t ;t (d) t(x) = x 2 x 4 x 300c x = (e) Tiempo escalado por un factor de c; t c x

4. 183, 201, 219, 237, 255, 273

37. ≈ 199.80

11.

5. ∅

Explore y amplíe—Capítulo 1 (página 78) i

Aplíquelo 1.6

29. 55

2 ,∞ 3

25. 100, 102, 104.04, 106.1208, 108.243216 100(1 − (1.02)5 ) ≈ 520.40 27. −0.02

5. 532

9(n + 1)(2n + 1) 25. 15 − 2n2

−∞, −

19. 542

Problemas 1.5 (página 66) 9.

3.

9. (−∞, ∞)

31. (−∞, 0) ∪ (1, ∞) 16 35. (−∞, 0] ∪ ,∞ 3

3. 45

2, 4, 6, 8, 10, . . . 2, 4, 8, 16, 32, . . . 2, 4, 16, 256, 65, 536, . . . 2, 4, 16, 65, 536, 265,536 , . . .

Problemas de repaso — Capítulo 1 (página 77)

39. (−∞, µ − hσ) ∪ (µ + hσ, ∞)

1. 12, 17, t

49. $80

51. 50 000(1.08)11 ≈ 116 582 8 53. (12 000 + 19 000) = 124 000 2 500(1.05)−1 100(1 − (1.005)72 ) = 10 000 57. 55. 1 − (1.005) 1 − (1.05)−1

Aplíquelo 1.4

29. (−10, −4) 1 3 , 33. 2 4 37. |d − 35.2| ≤ 0.2

45. 1050

1. f = g

3. h = k

5. (−∞, ∞) − {1}

7. (−∞, ∞) − {3}

9. (−∞, ∞)

11. (−∞, ∞) −

7 2

1 15. (−∞, ∞) − − , 2 3 19. −62, 2 − u2 , 2 − u4

13. (−∞, ∞) − {2} 17. 1, 7, −7

21. 10, 8v2 − 2v, 2x 2 + 4ax + 2a2 − x − a

23. 4, 0, x 2 + 2xh + h2 + 2x + 2h + 1 1 x+h−5 2x − 5 27. 0, 256, , 25. 0, 2 16 4x + 1 x 2 + 2xh + h2 + 1 29. (a) 4x + 4h − 5 (b) 4 31. (a) x 2 + 2hx + h2 + 2x + 2h 2

(b) 2x + h + 2

33. (a) 3 − 2x − 2h + 4x + 8xh + 4h2

(b) −2 + 8x + 4h

R-3

R-4

Respuestas a los problemas con número impar

35. (a)

1 x+h−1

−1 (x − 1)(x + h − 1)

5 y es una función de x; x es una función de y. y es una función de x; x no es una función de y. Sí. 45. V(t) = 50 000 + (2300)t 47. Sí; P; q 402.72; 935.52; la oferta aumenta conforme el precio se incrementa.

51. (a) 4 (b) 8 3 2 (c) f (2I0 ) = 2 3 2f (I0 ); al duplicar la intensidad, la respuesta se incrementa en un factor de 2 3 2 53. (a) 3000, 2900, 2300, 2000; 12, 10 (b) 10, 12, 17, 20; 3000, 2300 57. (a) 7.89

(b) 2.64

Aplíquelo 2.2

9. (−∞, ∞)

15. (a) 7

(c) 3

21. 7, 2, 2, 2

5. Sí. 11. (−∞, ∞)

(b) 1

17. 8, 8, 8 23. 720

25. 2

31. (a) C = 850 + 3q (b) 250 9 9.50n si n < 12 35. 33. c(n) = 8.75n si n ≥ 12 64

37. (a) Toda T tal que 30 ≤ T ≤ 39 (b) 4, 41. (a) 2.21

13. (a) 3

(b) 7

19. 2, −1, 0, 2 27. n

(b) 0.29

3. F −1 (x) = 2x + 14

(c) −14.52

(b) 8 (c) −2 (d) x 2 + 8x + 15 x+3 (e) 3 (f) (g) x + 8 (h) 11 (i) x + 8 (j) 11 x+5 1 3. (a) 2x 2 + x − 1 (b) −x − 1 (c) − (d) x 4 + x 3 − x 2 − x 2 x−1 para x = −1 (f) 3 (g) x 4 + 2x 3 + x 2 − 1 (e) x (h) x 4 − x 2 (i) 72 4 14 2 5. 6; −32 7. + + 1; 2 (t − 1)2 t−1 t + 7t 1. (a) 2x + 8

11. f (x) = x − 7, g(x) = 11x

=9=g −

5 es uno a uno 12

23 5 + 4 4 15. Sí, es uno a uno.

13. q = s

11. y = −600x + 7250; intersección x intersección y (0, 7250).

7 3

1 200 000 ,p>0 p

145 ,0 ; 12

12. y = 24.95; recta horizontal; no hay intersección con el eje x; intersección con el eje y (0, 24.95). 13.

y (2.5, 30)

24 12

(5, 0)

14.

x horas

1 2 3 4 5

(0, 0) y

(100, 59.3)

60

Problemas 2.3 (página 95)

1 3

9. h(x) = (5x + 12)2, para x ≥ −

17 33 , 4 4

10. Sea la longitud de un lado l(x) = x + 3; sea el área de un cuadrado con lados de longitud x representado por a(x) = x2; entonces g(x) = (x + 3)2 = (l(x))2 = a(l(x)).

2v + 3 v2 + 1

23. (a) 194.47

x 7 − 3 3 A π

36

9. c(s(x)) = c(x + 3) = 2(x +3) = 2x + 6

1 ; v+3

(b) 1169.64

Aplíquelo 2.5

7. No.

Aplíquelo 2.3

9.

21. (a) 14.05

(b) 4985.27 (c) 252.15

(b) 9.98

2

19. 400m − 10m2; ingreso por la producción de m empleados.

11. x =

29. f(I) = 2.50, donde I es el ingreso; función constante.

39. (a) 1182.74

x, g(x) =

7. No es uno a uno; por ejemplo g −

Problemas 2.2 (página 90) 3. No.

4

5. r(A) =

5. (a) p(n) = $125; (b) Las primas no cambian (c) Función constante

1. Sí.

x2 − 1 x+3 17. (a) r(x) = 9.75x (b) e(x) = 4.25x + 4500 (c) (r − e)(x) = 5.5x − 4500 15. f (x) =

1. f −1 (x) =

(c) 1.21

6. (a) Función cuadrática (b) 2   3.50n si n ≤ 5 7. c(n) = 3.00n si 5 < n ≤ 10  2.75n si n > 10 8. 7! = 5040

3 es otra. x+1

Problemas 2.4 (página 98)

(c) −17.43

(b) 63.85

g(x) = x 2 + x f (x) =

Millas

55. (a) −5.13

3 es una posibilidad. x

13. g(x) = x 2 + x + 1, f (x) =

para h = 0

Costo

37. 39. 41. 43. 49.

(b)

(70, 37.1)

40 20

x termias

20 40 60 80 100

(0, 0)

Problemas 2.5 (página 106) 1. 3º, 4º, 2º, ninguno. y Cuadrante 7 II (

1 3,

Cuadrante I

4) (1, 0)

5 ( 2,

(3,

5)

Cuadrante III

8

1)

8

Cuadrante IV

x

Respuestas a los problemas con número impar 3. (a) 1, 2, 3, 0 (b) (−∞, ∞) (c) (−∞, ∞) (d) −2 5. (a) 0, 1, 1 (b) (−∞, ∞) (c) [0, ∞) (d) 0

19. (0, 2), (1, 0); función; uno a uno; (−∞, ∞); (−∞, ∞) y

7. (0, 0); función; uno a uno; (−∞, ∞); (−∞, ∞)

2

y

x

1 x

21. (0, 2); (−∞, ∞); [2, ∞) 9. (0, −5),

23. (−∞, ∞); 3; (0, 3) y

u

5 , 0 ; función; uno a uno; (−∞, ∞); (−∞, ∞) 3 y

3 2

5 3

x

5

2

x

v

2

25. (−∞, ∞); [−3, ∞); (0, 1), (2 ±

3, 0)

y

11. (0, 0); y es una función de x; uno a uno; (−∞, ∞); (−∞, ∞) y

2 1

3 x

2 (2,

x

3

3)

27. (−∞, ∞); (−∞, ∞); (0, 0) f(t)

13. Todo punto en el eje y, no es función de x. y

t x

29. (−∞, −3] ∪ [−3, ∞); [0, ∞); (−3, 0), (3, 0) s

15. (0, 0); función; uno a uno; (−∞, ∞); (−∞, ∞) y

3

3

r

x

17. (0, 0); no es una función de x.

2 31. (−∞, ∞); [0, ∞); − , 0 , (0, 2) 3 f(x)

y

2 x 2 3

x

R-5

R-6

Respuestas a los problemas con número impar

33. (−∞, ∞)− {0}; (0, ∞); no hay intersecciones. F(t)

55. (a) 19.60 (b) −10.86

57. (a) 5

(b) 4

59. (a) 28 (b) (−∞, 28] (c) −4.02, 0.60

61. (a) 34.21

(b) 18.68 (c) [18.68, 34.21] (d) Ninguna

Problemas 2.6 (página 113) 1. (0, 0); simétrica con respecto al origen.

t

3. (±2, 0), (0, 8); simétrica con respecto al eje y. 13 13 , 0 ; 0, ± simétrica con respecto al eje x, al eje y 5 12 y el origen no es simétrico con respecto a y = x.

5.

35. [0, ∞); [1, 8) c

±

7. (−2, 0); simétrica con respecto al eje x.

8

9. Simétrica con respecto al eje x.

5

11. (−21, 0), (0, −7), (0, 3)

15. p

7

0,

13. (1, 0), (0, 0)

2 ; no es simétrica de los tipos dados. 27

17. (3, 0), (0, ±3); simétrica con respecto al eje x. y

37. (−∞, ∞); [0, ∞)

3

g(x)

x

3

9

3

19. (±2, 0), (0, 0); simétrica con respecto al origen. 3

x

y

39. (a), (b), (d)

41. y = 9200 − 325x; la intersección y es (0, 9200), $9200 es la cantidad que se debía antes de cualquier pago; la intersección x es ≈ (28.31, 0), la deuda se pagará después de 29 meses.

43. Cuando el precio aumenta, la cantidad aumenta; p es una función de q. p

2

x

2

21. (0, 0); simétrica con respecto al eje x, al eje y y al origen, y = x. y

50 30

x

10 30

45.

90

150

210

q

5 5 ± , 0 , 0, ± ; simétrica con respecto al eje x, al eje y 3 2 y al origen.

23.

y 1000

y 5 2

300

7

47. 0.39 51. −1.12

14

21

x

49. −0.61, −0.04

53. −1.70, 0

5 3

5 3

5 2

x

Respuestas a los problemas con número impar 25. (a) (±0.99, 0), (0, 5) (b) 5 (c) (−∞, 5]

27.

Problemas 2.8 (página 122)

y

1. 3

3. −6

5. −1

7. 88

11. a2 + 2ab + b2 + 2ah + 2bh + h2 13. 800

1

2 3

15. y = 2

19.

2

z

1

2 3

6

1

y

1

x

23.

1.

3.

y

x3

y f(x )

4

1 x

y

x

x3

x

1

2 x

2

x

6

3

7.

y

2

–1

1 x

f(x)

1 1

1 x

1

3

x

x 2

3 y

2 3x

y

2

y= x+1 2

3 x

9. Desplazar y = x3 tres unidades a la izquierda y dos unidades hacia arriba.

29.

y

y

y

2 (x 3)3

y

10 7.5

x3

5x

8y

40

5x

5

x

8y 5x

11.

8

y y

x

f(x)

13. Trasladar 3 unidades hacia la izquierda, estirar verticalmente alejándose del eje x por un factor de 2, reflejar con respecto al eje x y desplazar 2 unidades hacia arriba.

15. Reflejar con respecto al eje y y trasladar 5 unidades hacia abajo.

Aplíquelo 2.8 (b) $4410

12

60 8y

16

80 x

Problemas de repaso—Capítulo 2 (página 124)

x x

15. (a) $3260

y

z

y f(x)

2

y x

27. 5.

z

25.

y f (x )

1

z

y

2

4

x

Problemas 2.7 (página 115)

9. 3

17. z = 6

21.

z

x

12

R-7

1. (−∞, ∞) − {1, 5} 5. [0, ∞) − {1} √ √ 9. 0, 2, 4 t − 2, 4 x 3 − 3

13. 20, −3, −3, indefinido. 2

17. (a) 3(x + h) + (x + h) − 2

3. (−∞, ∞) 7. 5, 19, 40, 2π2 − 3π + 5 √ √ 3 x+4 u 11. , 0, , 5 x u−4

15. (a) 3 − 7x − 7h.

(b) −7h Z 0.

(b) 6x + 1 + 3h para h = 0

19. (a) 5x + 2 (b) 22 (c) x − 4 (d) 6x 2 + 7x − 3 (e) 10 3x − 1 (f) (g) 6x + 8 (h) 38 (i) 6x + 1 2x + 3 √ 1 1 1 + x2 21. , 2 +1= 23. x 3 + 2, (x + 2)3/2 2 2 (x + 1) x x

R-8

Respuestas a los problemas con número impar

25. (0, 0), ( ±

3, 0); simétrica con respecto al origen.

Explore y amplíe—Capítulo 2 (página 126)

27. (0, 4) única intersección, simétrica con respecto al eje y.

y

4 x

29. (0, 2), (−4, 0); [−4, ∞); [0, ∞)

1. $3247.50 3. $94 229.00  0.90x      0.85x + 802.50     0.75x + 7 312.50 7. g(x) =  0.72x + 11 256      0.67x + 21 271    0.65x + 28 425

2 v

4

0 ≤ x ≤ 16 050 16 050 < x ≤ 65 100 65 100 < x ≤ 131 450 131 450 < x ≤ 200 300 200 300 < x ≤ 357 700 x > 357 700

1. −2000; el automóvil se deprecia $2000 por año. 9 2. S = 14T + 8 3. F = C + 32 5 125 125 4. Pendiente = ; intersección y = 3 3 5. 9C − 5F + 160 = 0 6.

31.

si si si si si si

Aplíquelo 3.1

G(v)

1 0, ; (−∞, ∞) − {4}; [0, ∞) 2

5. Las respuestas pueden variar.

F

100

g(t)

1 2

100

100

C

t

4

100

33. (−∞, ∞); (−∞, 2]

35.

y

7. Las pendientes de los lados son 0, 7 y 1. Ninguno de los pares es recíproco negativo. No hay lados perpendiculares, así que no es un triángulo rectángulo. y

Problemas 3.1 (página 134) y

x2

1. 2

2

2

y

1 2 x 2

5. Indefinida.

7. 0

2

11. x + 2y − 5 = 0 y

37. (a) y (c)

5 2

39. −0.67, 0.34, 1.73 43. (a) (−∞, ∞)

47.

1 2

9. 5x + y − 2 = 0

x x

3. −

41. −1.50, −0.88, −0.11, 1.09, 1.40

(b) (1.92,0), (0,7)

45. (a) 0,2,4 (b) Ninguna

5

x

z 10

13. 3x − 7y + 25 = 0

17. 2x − y + 4 = 0

10 3

10

21. y + 5 = 0

19. x + 2y + 6 = 0

23. x − 2 = 0 3 9 25. 4; −6 27. − ; 5 5 29. La pendiente no está definida; no hay intersección con el eje y.

y

x

49.

15. 4x + y + 16 = 0

y

31. −2; 0 35.

1.5

37.

1

39.

0.5 2.5

5

7.5

x

41.

33. 0; 3 2 5 2x + 3y − 5 = 0; y = − x + 3 3 4 5 4x + 9y − 5 = 0; y = x + 9 9 3 57 6x − 8y − 57 = 0; y = x − 4 8 Paralelas. 43. Paralelas.

47. Perpendiculares.

49. Perpendiculares.

45. Ninguna.

51. y = 4x − 5

R-9

Respuestas a los problemas con número impar 53. y = 1

2 29 59. y = − x − 3 3

55. y =

1 x+5 3

57. x = 5

2 5 63. −2.9; el precio de la acción cae un promedio de $2.90 por año. 61.

65. y = 28 000x − 100 000

3,

67. −t + d − 184 = 0

71. C = 59.82T + 769.58

75. La pendiente es 7.1.

29. x + 10y = 100 35 225 31. (a) y = x+ (b) 52.2 44 11 33. (a) p = 0.059t + 0.025 (b) 0.556 1 c + 37 4 en 15 segundos

35. (a) t =

(b) Sume 37 al número de chirridos

Aplíquelo 3.3

Aplíquelo 3.2 8. x = número de esquís; y = número de botas; 8x + 14y = 1000. 3 9. p = q + 1025 8 10. Las respuestas pueden variar, pero dos posibilidades son (0, 60) y (2, 140).

13. Vértice: (1, 400); intersecciones: (0, 399), (−19, 0), (21, 0). y

14. Vértice: (1, 24); intersecciones: (0, 8), 1 ±

400

y 30

f(x) 100

1000 25

x

25

5

500

10

20

11. f (t) = 2.3t + 32.2

15. 1000 unidades; $3000 de ingreso máximo.

x

Problemas 3.3 (página 147)

12. f (x) = 70x + 150

1. Cuadrática.

3. 5; −7

y

3. No es cuadrática.

5. Cuadrática. 5 13 9. (a) − , 6 12

Problemas 3.2 (página 140) 1. −4; 0

h(t )

11. (a) −6

7. Cuadrática.

(b) Punto más bajo

(b) −3, 2

(c)

1 25 − ,− 2 4

13. Vértice: (3, −4); (1, 0), (5, 0), (0, 5); rango: [−4, ∞)

x

y

t 7

5

1 5 5. − ; 3 3

p(q) 1

5 3

5 (3,

q

x

4)

3 9 9 15. Vértice: − , ; (0, 0), (−3, 0); rango: −∞, 2 2 2 y

7. f (x) = 4x 11. 15. 17. 21.

6 ,0 2

9. f (x) = −2x + 4

9 2

2 10 f (x) = − x − 13. f (x) = x + 1 3 9 4 p = − q + 24.90; $18.50 25 1 p = q + 190 19. c = 3q + 10; $115 4 f (x) = 0.125x + 4.15

23. v = −180t + 1800; pendiente = −180.

3

17. Vértice: (−3, 0); (−3, 0), (0, 9); rango: [0, ∞)

v

s

9

1800 10

25. y = 53x + 865

27. f (x) = 64x + 95

x

3 2

t

3

t

5

x

R-10

Respuestas a los problemas con número impar 17 1 17 ,− ; (0,−5); rango −∞, − 2 4 4

19. Vértice:

y

1

intersección t: 1 2

x

1

( 12 ,

5

17 4

13 · 173 ,0 . 16

)

2, 0); rango: [−2, ∞)

45 16

t

t

41. 125 × 250 pies.

Aplíquelo 3.4

14

2

4 (4,

23. Mínimo;

45 +

h (t )

21. Vértice: (4, −2); (0, 14) (4 ±

4

45 2249 , ; intersección h: (0, 14); para t ≥ 0, 16 16

39. Vértice:

808 49

27. g−1 (x) = 1 +

16. $120 000 al 9% y $80 000 al 8% 17. 500 especies A y 1000 especies B. 20 000 4 − r, 18. Un número infinito de soluciones de la forma A = 3 3 B = r, donde 0 ≤ r ≤ 5000.

2

s

19.

2)

1 1 1 lb de A; lb de B; lb de C. 6 3 2

Problemas 3.4 (página 157)

25. Máximo; −10 x − 3, x ≥ 3

1. x = −1, y = 1

3. (2, −1)

9. No hay solución.

11. x = 12, y = −12 1 1 1 15. x = , y = , z = 2 2 4

5. u = 6, v = −1

y

13. ∅

g(x)

17. x = 2, y = −1, z = 4

g

7. x = −3, y = 2

19. x = 1 + 2r, y = 3 − r, z = r; r en (−∞, ∞) 5 1 21. x = − r, y = r, z = r; r en (−∞, ∞) 3 3 23. {(5 + 3r − s, r, s) | r, s en (−∞, ∞)}

1(x)

x

1 2 25. 533 galones de solución al 20%, 266 galones de solución al 35% 3 3 27. 0.5 lb de algodón; 0.25 lb de poliéster; 0.25 lb de nailon.

29. ≈ 285 mi/h (velocidad del avión en aire en calma), ≈ 23.2 mi/h (velocidad del viento).

31. 240 unidades (Americano antiguo), 200 unidades (Contemporáneo). 33. 550 en Exton, 450 en Whyton.

35. 4% sobre los primeros $100 000, 6% sobre el resto. 29. Ingreso máximo $250 cuando q = 5.

31. 200 unidades; ingreso máximo $240 000

33. Vértice: (9, 225); (0, 144); (−6, 0), (24, 0) P(x)

35. 70 gramos.

39. 100 sillas, 100 mecedoras y 200 sillones reclinables.

41. 10 trabajadores semicalificados, 5 trabajadores calificados y 55 empleados de envíos.

Problemas 3.5 (página 160)

400

20

37. 190 cajas, 760 contenedores.

1. (1 ±

30

x

37. ≈ 134.86 pies; ≈ 2.7 segundos.

13, 5 ∓ −2 13)

3. (−3, −4); (2, 1)

1± 7 6± 7 , 2 2

5. (0, 0); (1, 1)

7.

9. (0, 0); (1, 1)

11. ( ±

17, 2); ( ±

14, −1)

13. (7, 6)

15. En (10, 8.1) y (−10, 7.9)

21. x = 1.76

23. x = −1.46

17. Dos.

19. (−1.3, 5.1)

Respuestas a los problemas con número impar

Problemas 3.6 (página 166) 1. (160, 6.2)

3. (5, 212.50)

21. −5; (0, 17)

23. (3,0), (−3, 0), (0, 9); (0, 9) y

y

p

9

17

11

17 5

(160, 6.2)

3

q

160

5. (9, 38)

7. (15, 5)

R-11

3

x

3

x

25. Intersección (0, 3); vértice (−1, 2) y

9. El punto de equilibrio está en 2500 unidades. p

TR

TC

15 000

3

(2500, 10000)

1

5000 q

2000 6000

t

1

27. −7; (0, 0)

29. (0, −3); (−1, −2) y

p

11. No puede tener punto de equilibrio.

13. No puede tener punto de equilibrio. 15. (a) $12

1

(b) $12.18

t

17. 5840 unidades; 840 unidades; 1840 unidades. 19. $4

21. (a) Punto de equilibrio en q = (b)

4 y en q = 1. 9 31.

y 10 (1, 5) (0, 2)

39.

(4, 10) ( 4 , 10)

10

q

4 ,1 9

25. PA = 8; PB = 10

27. 2.4 y 11.3

35. (4, 0)

53. 1250 unidades; $20 000

55. 2.36 toneladas por km cuadrado.

57. x = 7.29, y = −0.78

59. x = 0.75, y = 1.43

Explore y amplíe—Capítulo 3 (página 172) 1. $345.45

y

2. Uso entre 494.44 y 950 minutos.

40

3. Uso entre 950 y 1407.14 minutos.

Aplíquelo 4.1 12

1. La forma de las gráficas es la misma. El valor de A escala la segunda coordenada en A.

q

2.

Problemas de repaso—Capítulo 3 (página 169) 1. 9

3. y = −2x − 1; 2x + y + 1 = 0

7. y = 4; y − 4 = 0 5. y = 3x − 21; 3x − y − 21 = 0 2 11. Perpendiculares. 9. y = x − 3; 2x − 5y − 15 = 0 5 13. Ninguna. 15. Paralelas, ambas rectas tienen una pendiente de 5. 3 3 17. y = x − 2; 2 2

37. (0, 1, 0)

43. (r, r, 0); r en (−∞, ∞) 45. 2a + 3b + 9 = 0; a = −9 19 4 49. 50 unidades; $5000 51. ≈ 6.55 47. f (x) = − x + 3 3

(c) Utilidad máxima para p en el intervalo 23. Disminuye en $0.70

17 8 9 33. 2, − ,− 7 7 5 √ √ −5 ± 65 −21 ± 5 65 , 4 8

41. (−2 − 2r, 7 + r, r); r en (−∞, ∞)

9 3

10

x

2 3

4 19. y = ; 0 3

Año

Incremento multiplicativo

Expresión

0

1

1.10

1

1.1

1.11

2

1.21

1.12

3

1.33

1.13

4

1.46

1.14

R-12

Respuestas a los problemas con número impar

1.1; la inversión aumenta en 10% cada año; (1 + 1(0.1) = 1 + 0.1 = 1.1) y

11.

y

9.

y

3

2

9 8

1

1 2

4

6

x años

8

7

x

1

6 5

Entre 7 y 8 años.

4

Año

Disminución multiplicativa

3

Expresión

2

0

0

1

0.85

1

0.85

0.851

2

0.72

0.852

3

0.61

0.853

1 2

13. B

7.

19. (a) ≈$2318.55 (b) ≈$318.55

1

23. (a) $11 983.37 (b) $8983.37 x años

25. (a) $6256.36 (b) $1256.36

6. 117 empleados.

1

3.

0

1

1.30

1

1.3

1.31

2

1.69

1.32

3

2.20

1.33

2

y

1

Entre 4 y 5 años.

3

35. 334 485

1

1

1

1

x

7.

x

41.

39. 0.4493

y

x

1

9

8

43. 0.2240

2 1

37. 4.4817

y

1

1

x años

1 2 3 4 5

y

Expresión

3

4

5.

(b) 420 (c) 486

y

Problemas 4.1 (página 184)

1

x

(b) $1649.69

1.3; el reciclaje aumenta en 30% cada año; (1 + 1(0.3) = 1 + 0.3 = 1.3)

t años

y

27. (a) $9649.69

31. (a) N = 400(1.05)

Disminución multiplicativa

Año

P

1.

1 3 7 , , 2 4 8

17.

t

29. ≈$6900.91

33.

20

x

21. (a) $1964.76 (b) $1264.76

recorra la gráfica 3 unidades hacia la derecha.

10

15. 138 750

2

Entre 4 y 5 años.

5. $3684.87; $1684.87

3

2

1 2 3 4 5

4. y =

2

1

0.85; el automóvil se deprecia en 15% cada año; (1 − 1(0.15) = 1 − 0.15 = 0.85) y

1.08t−3;

1

1

1 2

x

47. (a) 12 (b) 8.8 49. 27 años. 57. 4.2 min

45. (ek)t, donde b = ek

(c) 3.1

51. 0.1465

59. 8 años.

(d) 22 horas

55. 3.17

Respuestas a los problemas con número impar

Aplíquelo 4.2 8. t = log2 16; t = número de veces que la cantidad de bacterias se ha duplicado. 9.

I = 108.3 I0

10.

y y

6

log1.5x

3 5

11.

x incremento multiplicativo

10

y 8 4

19. 2 23. 2 ln x − 3 ln (x + 1)

25. 4[ ln (x + 1) + ln (x + 2)] 27. ln x + ln (x + 1) − ln (x + 2) 1 ln x − 2 ln (x + 1) − 3 ln (x + 2) 29. 2 2 1 31. ln x − ln (x + 1) − ln (x + 2) 5 5 2x 33. log 24 35. log2 37. log3 (57 · 174 ) x+1 81 5 41. 39. log (100(1.05)10 ) 43. 1 45. 64 2 ln (x 2 + 1) z ln (2x + 1) 51. 53. y = ln 47. {−3, 1} 49. ln 2 ln 3 7 E B

55. C = B 1 +

log0.8x

y

1 2 21. ln x + 2 ln (x + 1) 17. −

R-13

57.

entonces ln C = ln B + ln 1 +

E B

7

x disminución multiplicativa

1

12. ≈ 13.9%

13. ≈ 9.2%

10

10

Problemas 4.2 (página 191)

2

1. log 10 000 = 4

3.

9.

11.

5. ln 20.0855 = 3

210

= 1024

59. log x =

7. e1.09861 = 3

y

ln x ln 10

61. ln 3

y

Aplíquelo 4.4 1

1 1

x

3

4

x

1

1

16. 18 17. Día 20 18. 67.5 veces más intenso.

Problemas 4.4 (página 201) 1. 1

13.

15.

y

1

1 4

17. 2

3. 2.75 5. −3 7. 2 ln 7 9. 0.125 11. ≈ 0.389 13. 0.028 15. 5.140 5 1 ln 2 17. −0.073 19. 2.322 21. − 5 ≈ −0.653 23. 0.483 7 ln 5

y

19. 3

6

x

1

1 2

21. 1

x

e

23. −4 25. 0 1 31. 125 33. 29. 81 35. e−3 37. 2 1000 1 ln 2 5 41. 43. 3 47. 4 49. 45. 27 3 3 53. 2.39790 55. 2.00013 57. y = log1.10 x

27. −3

67. (a) (0, 1)

(b) [−0.37, ∞)

65. z =

5 + ln 3 2 59. 3

51.

y3/2

69. 1.10

Aplíquelo 4.3 14. log (900 000) − log (9000) = log

900 000 9000

71. 1.41; 3.06

= log (100) = 2

31.

9 + 8(2 + e5 ) ≈ 9.45 4 39. (a) 100 (b) 46

3+

33. 1.353 35. 0.5 37. S = 12.4A0.26 ln 4 − ln 3 log (80 − q) 41. ; 4.32 49. 3.33 ≈ 9.7 43. p = ln (1.03) log 2

Problemas de repaso—Capítulo 4 (página 203)

7. 3 17. −1 25. ln

Problemas 4.3 (página 197) 3. a − b

5. 3a − b

7. 2(a + c)

11. 48

13. −7

15. 5.01

5. ln 1096.63 ≈ 7

3. 811/4 = 3

1. log3 243 = 5 9. −4

11. −2

19. 3(a + 1) x 19/3 (x − 1)2 (x − 2)3

13. 4

15.

73 52

23. ln

21. log

1 1024 x2 y z3

27. 3 ln x + 2 ln y + 5 ln z

1 1 ( ln x + ln y + ln z) 31. ( ln y − ln z) − ln x 3 2 ln (x + 5) 5.20945 33. 35. ≈ ≈ 1.85565 n ln 3 2.80735 1 2 37. 2y + x 41. y = ex +2 39. 2x + 1 2

29.

15. log (10 000) = log (104 ) = 4 1. a + b + c b 9. a

29. 2.222

39. 6

61. (a) 2N0 (b) k es el tiempo necesario para que la población se duplique

63. ≈ 72.2 minutos.

25. 2.496 27. 1003

R-14

Respuestas a los problemas con número impar

43.

Aplíquelo 5.4

y

8

5. 6.20%

6. $101 925; $121 925

7. $723.03

8. $13 962.01

9. $45 502.06

10. $48 095.67

Problemas 5.4 (página 227) 1. 18.664613 1

x

3

45. 4

47. 1

55. ln 8 − 2 ≈ 0.07944

59. (a) $3829.04

1 3e2 57. −1.596

49. 10 (b) $1229.04

63. (a) P = 6000(0.995)t −0.41

51.

61. 14%

(b) ≈ 5707

73. 2.53

≈ 1.3

7. $29 984.06

9. $9887.08

11. $90 231.01

15. $24 594.36

17. $5106.27

19. $1332.73

21. (a) $3048.85 (b) $648.85

23. $3474.12

25. $1725

27. 102.91305

29. 10 475.72

31. $131.34

33. $1 872 984.02

Problemas 5.5 (página 231) 1 x

T (ekI − 1) 1 − e−dkI 3. (a) 156 (b) 65

(b) d =

7.

1 P ln kI P − T (ekI − 1)

Saldo Capital insoluto Interés Pago al saldado al al inicio para el final del final del Periodo del periodo periodo periodo periodo

Aplíquelo 5.1 1. 4.9%

2. 7 años, 16 días.

3. 7.7208%

4. 11.25% compuesto trimestralmente es la mejor tasa. La inversión de $10 000 es mejor si se hace a 20 años.

1. (a) $11 105.58 3. 3.023%

(b) $5105.58 5. ≈ 3.562%

7. (a) 10% (b) 10.25% (c) 10.381% (d) 10.471% (e) 10.516% 9. 8.08% 11. 8.0 años. 13. $10 282.95 15. $30448.33 17. (a) 18% (b) $19.56% 19. $3198.54 21. 8% compuesto anualmente. 23. (a) 4.93% (b) 4.86% 25. 10.757% 27. 6.29%

3. $1751.83 5. $5821.55 9. $4303.61 11. $11 381.89 15. $1238.58 17. $3244.63 (b) Sí 21. Cuenta de ahorros.

23. $226.25

25. 9.55%

Problemas 5.3 (página 219) 7. 3.05% 15. 4.88%

350.00

1476.14

1126.14

2

3873.86

271.17

1476.14

1204.97

3

2668.89

186.82

1476.14

1289.32

4

1379.57

96.57 904.56

Saldo insoluto al inicio Periodo del periodo

9. $109.42

1476.14 1379.57 5904.56

Interés para el periodo

5000.00

Capital Pago al saldado al final del final del periodo periodo

1

900.00

22.50

193.72

171.22

2

728.78

18.22

193.72

175.50

3

553.28

13.83

193.72

179.89

4

373.39

9.33

193.72

184.39

5

189.00

4.73

193.73

189.00

68.61

968.61

900.00

11. 13

13. $1606

15. (a) $2089.69 (b) $1878.33 (c) $211.36 (d) $381 907 17. 23

19. $113 302

21. $25.64

Problemas 5.6 (página 235) 1. $4000

1. $5819.97; $1819.97 3. $2217.30 13. (a) $43 248.06

5000.00

Total

Problemas 5.2 (página 216) 1. $2261.34 7. $4862.31 13. $14 091.10 19. (a) $9669.40

1

Total

9.

Problemas 5.1 (página 212)

3. $502.84

5. (a) $221.43 (b) $25 (c) $196.43

Explore y amplíe—Capítulo 4 (página 207) 1. (a) P =

37. $181 269.25

1. $428.73 75. g(x) =

5. $2950.39

13. $204 977.46

35. $205 073; $142 146 −0.41(5)

≈ 6.6 (c) 10e 65. (a) 10 (b) 10e ln 2 ln (100) (d) ≈ 1.7 (e) ≈ 11.2 0.41 0.41 67. (a) 6 (b) 28 71. (−∞, 0.37]

53. 0.880

3. 8.213180

3. $750 000

5. $4800

7. 1

9. e2

5. 4.08% 11. $778 800.78

(b) $20 737.68 17. 16 años.

Problemas de repaso—Capítulo 5 (página 237) 1.

ln 2 ln (1 + r)

19. (a) $1072.51

(b) $1093.30 (c) $1072.18

5. $1005.41

21. (a) $9458.51

(b) Esta estrategia es mejor por $26.90

9. $2506.59

3. 8.5% compuesto anualmente. 7. (a) $1997.13 (b) $3325.37 11. $886.98

13. $314.00

R-15

Respuestas a los problemas con número impar 15.

Aplíquelo 6.2 Saldo insoluto al inicio Periodo del periodo

Interés para el periodo

Capital saldado al final del periodo

Pago al final del periodo

1

15 000.00

112.50

3067.84

2955.34

2

12 044.66

90.33

3067.84

2977.51

3

9067.15

68.00

3067.84

2999.84

4

6067.31

45.50

3067.84

3022.34

5

3044.97

22.84

3067.81

3044.97

339.17

15 339.17

15 000.00

Total

17. $1279.36.

Explore y amplíe—Capítulo 5 (página 239)

3.

220 255

4. x1 = 670, x2 = 835, x3 = 1405

Problemas 6.2 (página 251)  −3 1 10 5 5 3



4 1. −2 10

17.

66 0

23.

−

51 9

1. 3 × 2 o 2 × 3   1 2 4 8 16 2. 1 2 4 8 16 1 2 4 8 16

(e) G; J

7. 0 4 9 16 25 (b) C = 9 16 25 36

9. 5 4 1 0

13. 120 entradas, 1, 0, 1, 0 

0 0 15. (a)  0 0 17.

6 2 −3 4

21. (a) A y C

0 0 0 0

0 0 0 0



0 0  0 0

 0 0  0 (b)  0  0 0

0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 

0 0 0 0 0 0

2  5 19.   −3 0

0 0 0 0 0 0 0 3 6 2

 0 0  0  0  0 0 

7  8   −2 1

(b) Todas 2 7 25. x = 6, y = , z = 27. x = 0, y = 0 3 2 29. (a) 4 (b) 4 (c) Febrero (d) Ninguna (e) Enero (f) Enero (g) 37   3 1 1 1 7 4   31. −2001 33.  4 3 1 2 6 2

−12 −42

15 −4 4 7

45.

−2

−42 −36

10]

−6 12

15. 0

21.

4 29.  2 20

−1 6

36 −6

4 2 6 −6



 7 −3 2

−22 −15 −11 9

33. No definida.

39. x = −6, y = −14, z = 1

1. (a) 2 × 3; 3 × 3; 3 × 2; 2 × 2; 4 × 4; 1 × 2; 3 × 1; 3 × 3; 1 × 1 (b) B, D, E, H, J (c) H, J triangulares superiores; D, J triangulares inferiores

5. [−4

19. No definida.

Problemas 6.1 (página 245)

5. 4 135 11. (a) A = 024

13.

196 134 − 3 3 −32 26

43. 1.16

3. 6

9.

5 −8 24 90 ,y=− 35. x = 29 29 31.

Aplíquelo 6.1

(d) F; J

 −3 −4 3.  −4 −9  −2 6 

7. No definida.   3 −5 6 8 0 11. −2 5 10 15

1. $26 102.13

3. Cuando se espera una caída en las tasas de interés, las inversiones a largo plazo se vuelven más atractivas.

230 190

26 30

4 37. x = 6, y = 3   45 75 41. 1760 1520 35 35 47.

−10 24

22 36

12 −44

Aplíquelo 6.3 5. $5780  8 1  5 y 7.  1 x 1 3

8   =5 5 3

6. $22 843.75

Problemas 6.3 (página 262) 1. −12

3. 19

5. 1

7. 2 × 1; 2

11. 2 × 1; 2 13. 3 × 1; 3 15. 3 × 1; 3 9. 3 × 5; 15   10000 0 1 0 0 0   23 12 −12  19. 21. 17.  0 0 1 0 0 50 10 6  0 0 0 1 0 00001   1 −4 2 2 4 25. [−4 5 −1 −18] 23.  2 −3 −2 3   0 1 −3 78 84 −5 −8 27.  0 4 −12  29. 31. −21 −12 −5 −20 0 −2 6   1   − 0 0   6 z   2x1 + x2 + 3x3 1 1  35. 33. y 37.  0− −  4x1 + 9x2 + 7x3  3 2 x  1 1 − −1 − 2 6

R-16

39.

Respuestas a los problemas con número impar

−1 −2

−20 23

45. No definida.

51.

0 −1

3 0 −1 2



 7   0 0 3  −1 5   7   41.  0 43.  2 17 0 3  1 31 7 0 0 3   0 0 −8 −1 2 49. 47.  −2 1 −6  1 0 0 0 16   2 0 0 1 −1 0 55. 53. 0 2 0 0 1 1 0 0 2

2 −2 59. 57. −2 4      r 9 2 −1 3 61. 5 −1 2  s  =  5  t 11 3 −2 2 63. $2075

3 1 2 −9

x y

72.82 51.32

11. Un número infinito de soluciones:     1     −      2      1  | r en (−∞, ∞) r       −2        1

Problemas 6.5 (página 277) 1.

6 = 5

3.

65. $828 950

67. (a) $180 000; $520 000; $400 000; $270 000; $380 000; $640 000 (b) $390 000; $100 000; $800 000 (c) $2 390 000 110 129 (d) ; 239 239 71.

Aplíquelo 6.5

−9.8 −36.32

73.

15.606 64.08 −739.428 373.056

5.

7.

     7   −1         2  + r  −5  | r en (−∞, ∞)     −7 4       1 0        −1 0 0         −4   −3  2  | r, s en (−∞, ∞) +s  +r       0 1 0       1 0 0        −1 3     3       0   + r  1  + s  0  | r, s en (−∞, ∞)  2 0 2       1 0 0          −2 −2 1 1         1  −1   −2   4             0  + r  1  + s  0  + t  0  | r, s, t en (−∞, ∞)              0  0  1       0   1 0 0 0

Aplíquelo 6.4

9. Un número infinito de soluciones.

8. 5 bloques de A; 2 bloques de B; 1 bloque de C.

13. Un número infinito de soluciones.

9. 3 de X; 4 de Y; 2 de Z.

10. A = 3D; B = 1000 − 2D; C = 500 − D; D = cualquier cantidad entre 0 y 500.

Problemas 6.4 (página 272) 1. No reducida. 7.

1 0

13. x =

0 1

3. Reducida. 

1 9. 0 0

220 30 ,y=− 13 13

2 0 0

 3 0 0

5. No reducida.   1000 0 1 0 0  11.  0 0 1 0 0001

15. No hay solución.

2 5 1 7 17. x = − r + , y = − r + , z = r, para toda r en (−∞, ∞). 3 3 6 6   2 19. No hay solución. 21. X =  0  3

23. x = 2, y = −5, z = −1

25. x1 = r, x2 = 0, x3 = 0, x4 = 0, x5 = r, para toda r en (−∞, ∞).

    6     −     5      8  | r en (−∞, ∞) 17. r    −      15        1     1   0 19. 21. r  −2  | r en (−∞, ∞) 0   1     −2        −3    | r en (−∞, ∞) 23. r  1       1

Aplíquelo 6.6 12. Sí. 14. E −1

27. Federal, $72 000; estatal, $24 000. 29. A, 2000; B, 4000; C, 5000

31. (a) 3 de X, 4 de Z; 2 de X, 1 de Y, 5 de Z; 1 de X, 2 de Y, 6 de Z; 3 de Y, 7 de Z (b) 3 de X, 4 de Z (c) 3 de X, 4 de Z; 3 de Y, 7 de Z

33. (a) Sean s, d, g el número de unidades de S, D y G, s 5 4 3 2 1 0 respectivamente. Existen seis posibilidades: d 8 7 6 5 4 3 g 0 1 2 3 4 5 (b) s = 0, d = 3, g = 5

11. Sólo solución trivial. 0 15. 0

 2  3   1 = −  3  1 − 3

13. ENCUENTRO EL VIERNES A MEDIO DÍA 1 1 − − 6 3  5 1 − ; F no es invertible. 6 3  1 2 − 6 3

15. A: 5000 acciones; B: 2500 acciones; C: 2500 acciones.

Problemas 6.6 (página 283) 1.

−1 1 7 −6

7. No es invertible.

3. No es invertible. 9. No es invertible.



1

  5. 0  0

0 1 − 3 0

0



 0  1 4

Respuestas a los problemas con número impar 

1 11. 0 0 

−2 1 0 −

1

  15.  −1  −1

 1 −2 1

2 3 4 3 1

27 38

19. X =

 2 0 7



1 0 13. 0 1 3 0  11

 5 3  10  −  3



 1 −1 −1     −3  1 1 2     −1 2 1 = 27. X =  2 2   2 4 1 1 − 1 2 2   0 0 1 29. A2 = 0 0 0, A3 = 0, A1000 = 0, no tiene inversa. 0 0 0

1 −3  3 3   2  7 17. − 3 −   3 3   2 1 −2 −1 3 3 17 2 21. X = 23. X = −20 1

1 −3 +r | r en (−∞, ∞) 0 1     8 0 1 29. X =  −1  27. X =  1  2 −1 2    1 1 −  3  6  35. 31. No hay solución. 33. X =    −2  1 7 6

31. (a) Sean x, y, z las dosis de cápsulas semanales de las marcas I, II, x 4 3 2 1 III, respectivamente. Existen cuatro posibilidades: y 9 6 3 0 z 0 1 2 3 (b) x = 1, y = 0, z = 3 39.7 215 87 35. 33. 35.1 89 141

25.

37. (a) 40 del modelo A, 60 del modelo B

1 − 3 2 − 3

11 15

41. Sí.

Explore y amplíe—Capítulo 6 (página 293) 1. $151.40

3. No es posible.

Aplíquelo 7.1 1. y > −1.375x + 62.5

2. x + y ≥ 50, x ≥ 2y, y ≥ 0

(b) 45 del modelo A, 50 del modelo B 39. (b) (AB)−1 =

13 3 7 = 24 11 23

Problemas 7.1 (página 298) 1.

3.

y

43. D: 5000 acciones; E: 1000 acciones; F: 4000 acciones.

1 2

x

1408.70 1. X ≈ 852.17   680 −135 −48 28 800   3. Reducir  −80 540 −240 21 600  812.5 1125   1559.81 7. X =  1112.44  1738.04 5. (a) X =

5.

220 280

1. 5.

11 8

2 0 0 9   100 17.  0 1 0  001  3 5 −  2 6 23.   1 1 − 2 6 11.



7.

1 3. 2 1

36 66

y

2

1073 9. X =  1016  952

8 −10 −4 11

7.

y





4

Problemas de repaso—Capítulo 6 (página 291) 3 −16

x

0

600

(b) X =

y

2 3

Problemas 6.7 (página 289)

−80 −135

R-17

 42 5 −18 −7 0 −2 9.

−1 2 1 0

9.

x

x

11.

y

y

x

x

−2 1 0 1

13. X =

3 21

15.

19. X =

0 0

21. No hay solución.

13.

y

15.

y

x

25. No existe la inversa.

x

R-18

Respuestas a los problemas con número impar

17.

19.

y

Aplíquelo 7.4

y

1. 0 del tipo 1, 72 del tipo 2, 12 del tipo 3; $20 400 x

x

Problemas 7.4 (página 320) 1. Z = 8 cuando x1 = 0, x2 = 4

3. Z = 2 cuando x1 = 0, x2 = 1 21.

23.

y

5. Z = 7 en

y

8 5 , 3 3

7. Z = 20 cuando x1 = 0, x2 = 5, x3 = 0 9. Z = 2 cuando x1 = 1, x2 = 0, x3 = 0

x

72 22 50 en x1 = , x2 = 13 13 13 13. W = 13 cuando x1 = 1, x2 = 0, x3 = 3 11. Z =

x

25.

y

15. Z = 310 en (3, 0, 2, 0)

17. 0 de A, 2400 de B; $1200

y

27.

x+y x y 100

5

10 3

19. 0 sillas, 300 mecedoras, 100 sillones; $10 800

100 0 0

x 100

x

x: número de libras de A y: número de libras de B

29. x ≥ 0, y ≥ 0, 3x + 2y ≤ 240, 0.5x + y ≤ 80

Aplíquelo 7.5 5. 35 − 7t de 1, 6t de 2, 0 de 3, para 0 ≤ t ≤ 1

Problemas 7.5 (página 327) 1. Sí; x2 es la variable que entra y los cocientes

Problemas 7.2 (página 305)

3. No existe solución óptima (no acotado).

1 45 cuando x = ,y=0 2 2 3. Z = −10 cuando x = 2, y = 3

5. Z = 16 cuando x1 =

1. P = 112

5. No tiene solución óptima (la región factible es vacía).

7. C = 1 en (0, 1) 7 1 23 cuando x = , y = 9. C = 3 3 3 11. No tiene solución óptima (no acotado). 13. 10 camiones, 20 perinolas; $110

15. 4 unidades de alimento A, 4 unidades de alimento B; $8 25 125 6500 17. C = en , 3 3 6 19. 6 cámaras de tipo A y 10 cámaras de tipo B. 21. (c) x = 0, y = 200

23. Z = 15.54 cuando x = 2.56, y = 6.74

25. Z = −75.98 cuando x = 9.48, y = 16.67

Aplíquelo 7.3 3. Enviar 10t + 15 televisores de C a A, −10t + 30 televisores de C a B, −10t + 10 televisores de D a A y 10t televisores de D a B, para 0 ≤ t ≤ 1; costo mínimo $780.

Problemas 7.3 (página 309) 15 7

28 3 para 0 ≤ t ≤ 1 , 5 5 6 36 4 4 3. Z = 84 cuando x = t + , y = − t, para 0 ≤ t ≤ 1 7 7 7 7

1. Z = 42 en (1 − t) 2,

+ (t)

6 3 y empatan. 2 1

8 4 t, x2 = 2 + t para 0 ≤ t ≤ 1 7 7

7. No tiene solución óptima (no acotado). 9. Z = 17 en (1 − t)(1, 6, 0) + t 0, 8,

1 para 0 ≤ t ≤ 1 2

11. $15 200; (100 − 100t, 100 + 150t, 200 − 50t) para 0 ≤ t ≤ 1

Aplíquelo 7.6 6. Planta I: 500 estándar, 700 de lujo; planta II: 500 estándar, 100 de lujo; utilidad máxima $89 500.

Problemas 7.6 (página 337) 23 8 5 en , 0, 3 3 3 7. Z = −17 en (3, 2)

1. Z = 7 en (1, 5)

3. Z =

5. Z = 28 en (8, 2, 0)

9. No tiene solución óptima (región factible vacía). 11. Z = 2 en (6, 10)

13. Z = 8000 en (200, 0)

15. 30% en A, 0% en AA, 70% en AAA; 6.6%

Problemas 7.7 (página 341) 1. Z = 14 cuando x1 = 7, x2 = 0

3. Z = 216 cuando x1 = 18, x2 = 0, x3 = 0 5. Z = 4 cuando x1 = 0, x2 = 0, x3 = 4 7. Z = 0 en (0, 1, 3)

9. Z = 28 cuando x1 = 3, x2 = 0, x3 = 5

Respuestas a los problemas con número impar 11. Instalar A en los hornos produce 700 000 barriles anualmente y el dispositivo B en los hornos produce 2 600 000 barriles al año. 13. A Columbus, 150 de Akron y 0 de Springfield; a Dayton, 0 de Akron y 150 de Springfield; $1050

Problemas de repaso—Capítulo 7 (página 353) 1.

3.

y

15. (a) Columna 3: 1, 3, 3; columna 4: 0, 4, 8 (b) x1 = 10, x2 = 0, x3 = 20, x4 = 0 (c) 90 pulgadas

x

2

Aplíquelo 7.8

x

5 3

3

7. Minimizar W = 60 000y1 + 2000y2 + 120y3    300y1 + 20y2 + 3y3 ≥ 300 sujeta a 220y1 + 40y2 + y3 ≥ 200   180y1 + 20y2 + 2y3 ≥ 200 y y1, y2, y3 ≥ 0

5.

y

x

8. Maximizar W = 98y1 + 80y2 sujeta a

y

20y1 + 8y2 ≤ 6

y y1, y2 ≥ 0

6y1 + 16y2 ≤ 2

7.

y

9. 5 dispositivos 1; 0 dispositivos 2; 15 dispositivos 3

Problemas 7.8 (página 350)

x

1. Minimizar W = 4y1 + 5y2 sujeta a 3y1 + 2y2 ≥ 2 −y1 + 3y2 ≥ 3

9.

y

y1 , y2 ≥ 0

3. Maximizar W = 8y1 + 2y2 sujeta a

y1 − y2 ≤ 1

x

y1 + 2y2 ≤ 8 y1 + y 2 ≤ 5 y1 , y2 ≥ 0

5. Minimizar W = 13y1 − 3y2 − 11y3 sujeta a −y1 + y2 − y3 ≥ 1 2y1 − y2 − y3 ≥ −1 y1 , y2 , y3 ≥ 0

7. Maximizar W = −3y1 + 3y2 sujeta a

−y1 + y2 ≤ 4 y1 − y 2 ≤ 4 y1 + y 2 ≤ 6 4 7 43 9. Z = en 0, , 5 5 5 11. Z = 15 en (3, 0)

y1 , y2 ≥ 0

13. Z = 14 cuando x1 = 1, x2 = 2

15. $250 en periódicos, $1400 en radio; $1650

17. 20 aprendices de embarque, 40 trabajadores de embarque, 90 trabajadores semicalificados, 0 trabajadores calificados; $1200

11. Z = 3 cuando x = 3, y = 0

13. Z = −2 cuando x = 0, y = 2

15. Z =

70 20 10 en , 9 9 9

17. Z = 32 en (1 − t)(0, 4) + t(2, 3) para 0 ≤ t ≤ 1 19. Z = 32 cuando x1 = 8, x2 = 0 21. Z =

5 5 en 0, 0, 3 3

25. Z =

7 5 9 cuando x1 = , x2 = 0, x3 = 2 4 4

23. Z = 24 cuando x1 = 0, x2 = 12

27. No tiene solución (Z no tiene límite superior). 29. Z = 70 cuando x1 = 35, x2 = 0, x3 = 0

31. 0 unidades de X, 6 unidades de Y, 14 unidades de Z; $398 33. 500 000 galones de A a D, 100 000 galones de A a C, 400 000 galones de B a C; $19 000 35. Sólo 10 kg del alimento A.

37. Z = 129.83 cuando x = 9.38, y = 1.63

Explore y amplíe—Capítulo 7 (página 356) 1. 2 minutos de radiación.

3. Las respuestas pueden variar.

R-19

R-20

Respuestas a los problemas con número impar

Problemas 8.1 (página 363) Línea de ensamble

1.

A Inicio

B C

25. 5040 Línea de acabado

Ruta de producción

D

AD

E

AE

D

BD

E D

BE CD

E

1. 15

Dado rojo 1

2

3

Inicio

4

5

6

Resultado 1, 1

2

1, 2

3

1, 3

4

1, 4

5

1, 5

6

1, 6

7. 96

9. 1024

74! 13. 10! · 64! 21. 720

19. 15 27. 756 756 33. (a) 1

5. 360

9. 11 628

15. 56

17. 415 800

23. 1680

29. 4083; 4

(b) 1 (c) 18

35. 3744

25. 252 31. 17 325 37. 5 250 960

1. 10 586 800

Problemas 8.3 (página 381) 1. {9D, 9H, 9C, 9S} 3. {1CC, 1CX, 1XC, 1XX, 2CC, 2CX, 2XC, 2XX, 3CC, 3CX, 3XC, 3XX, 4CC, 4CX, 4XC, 4XX, 5CC, 5CX, 5XC, 5XX, 6CC, 6CX, 6XC, 6XX}

1

2, 1

2

2, 2

3

2, 3

4

2, 4

5

2, 5

6

2, 6

1

3, 1

2

3, 2

3

3, 3

15. {1, 3, 5, 7, 9}

17. {7, 9}

4

3, 4

19. {1, 2, 4, 6, 8, 10}

21. S

5

3, 5

6

3, 6

1

4, 1

2

4, 2

3

4, 3

4

4, 4

5

4, 5

6

4, 6

1

5, 1

Problemas 8.4 (página 393)

2

5, 2

1. 500

3

5, 3

4

5, 4

5

5, 5

6

5, 6

1

6, 1

2

6, 2

3

6, 3

4

6, 4

5

6, 5

6

6, 6

11. 120

5. {64, 69, 60, 61, 46, 49, 40, 41, 96, 94, 90, 91, 06, 04, 09, 01, 16, 14, 19, 10} 7. (a) {RR, RB, RA, BR, BB, BA, AR, AB, AA} (b) {RB, RA, BR, BA, AR, AB} 9. Conjunto de séxtuplas ordenadas de los elementos {C, X}; 64

11. {(c, i)|c es una carta, i = 1, 2, 3, 4, 5, 6}; 312

13. Combinaciones de 52 cartas tomadas 4 a la vez; 270 725

23. E1 y E4, E2 y E3, E2 y E4, E3 y E4 25. E y G, F e I, G y H, G e I 27. (a) {CCC, CCX, CXC, CXX, XCC, XCX, XXC, XXX} (b) {CCC, CCX, CXC, CXX, XCC, XCX, XXC} (c) {CCX, CXC, CXX, XCC, XCX, XXC, XXX} (d) S (e) {CCX, CXC, CXX, XCC, XCX, XXC} (f) ∅ (g) {CCC, TTT} 29. (a) {ABC, ACB, BAC, BCA, CAB, CBA} (b) {ABC, ACB} (c) {BAC, BCA, CAB, CBA}

13. 720

17. 1000; se despliega mensaje de error. 19. 6

33. 624 41. 4320

Aplíquelo 8.3 (página 376)

36 resultados posibles

5. 60

3. 1

11. 715

CE

Dado verde 1

39. 48

Problemas 8.2 (página 373)

6 rutas de producción posibles

3.

27. 360 29. 720 31. 2520; 5040

35. 720 37. (a) 11 880 (b) 19 008

21. 336

15. 2880 23. 1296

3. (a) 0.8 (b) 0.4 5. No. 5 1 1 1 1 1 5 7. (a) (b) (c) (d) (e) (f) (g) 36 12 4 36 2 2 6 1 1 1 1 1 1 4 9. (a) (b) (c) (d) (e) (f) (g) 52 4 13 2 2 52 13 1 (h) (i) 0 26 1 1 1 1 11. (a) (b) (c) (d) 624 156 78 16 4·3·2 1 13 · 12 · 11 11 13. (a) = (b) = 132 600 5525 132 600 850 1 3 1 7 4 1 15. (a) (b) (c) (d) 17. (a) (b) 8 8 8 8 5 5 19. (a) 0.1 (b) 0.35 (c) 0.7 (d) 0.95 (e) 0.1, 0.35, 0.7, 0.95 1 1 1 11 21. 23. (a) 10 = (b) 7 2 1024 1024 13 · 4 C4 · 12 · 4 C1 13 · 12 · 4 25. = 52 C5 52 C5

Respuestas a los problemas con número impar 6545 ≈ 0.040 161 700

25. (a) 0.18 (b) 0.23

4140 ≈ 0.026 161 700 1 29. $19.34 31. 12 33. (a) 0.51 (b) 0.44 (c) 0.03 35. 4:1 7 3 37. 7:3 39. 41. 43. 3:1 12 10 27. (a)

(b)

45. ≈ 56.9%

Problemas 8.5 (página 404) 1. (a)

1 5

(b)

4 5

(c)

3. 1

1 1 (d) 4 2 5. 0.38

13. 17. 21. 29. 37. 43. 49.

7. (a)

1 2

(b)

1 1 1 2 (b) (c) (d) 3 2 3 6 35 11 8 10 25 5 (b) (c) (d) (e) (f) (a) 8 58 39 25 47 86 1 4 2 (a) (b) 15. 2 9 3 1 1 2 (a) (b) 19. 2 4 3 1 1 1 5 27. 23. 25. 11 6 13 12 40 8 1 1 31. 33. 35. 51 16 575 5525 51 47 27 3 3 9 (a) (b) 39. (a) (b) 41. 100 47 4 5 20 1 11 45. ≈ 1.4% 47. 0.049 4 800 4 (a) 0.06 (b) 0.155 51. 31

2 3

Problemas 8.6 (página 414) 1. (a)

1 4

(b)

5 6

7 3. 18

(c)

1 3

(d)

2 3

(e)

1 12

(f)

1 2

5. Independientes.

9. Dependientes.

(g)

1 3

7. Independientes.

11. Dependientes.

13. (a) Independientes (b) dependientes (c) dependientes (d) no 1 1 3 17. 19. 21. 15. Dependientes. 18 16 676 1 1 3 (b) (c) 23. (a) 10 40 10 1 7 13 2 2 (b) (c) (d) (e) 25. (a) 5 5 15 15 15 3 3 35 7 31. 29. (b) 27. (a) 11 200 54 162 3 1 15 1 53 (b) 33. (a) 35. (a) (b) (c) 37. 0.0106 1728 8 1024 64 512

Problemas 8.7 (página 422) 1 4 , P(F | D ) = 3. ≈ 48% 4 7 14 ≈ 0.275 (b) ≈ 0.005 3021 114 27 6 11. ≈ 0.958 13. 9. 31 119 62 24 4 14 17. ≈ 0.828 19. 21. ≈ 0.933 29 5 15 17 9 (b) (c) 23 80

1. P(E | D) = 5. (a) 7. 15.

5 8

258 937

3 4

23. (a)

23 80

(d) alta calidad

Problemas de repaso—Capítulo 8 (página 427) 1. 336

3. 36

5. 17 576 000

7. 64

9. 210

11. 462

13. (a) 2024 (b) 253 (e) 0

9. (a) 11.

(c) 0.59

7 27. ≈ 0.78 9

15. 34 650

17. 36 036

19. (a) {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7} (b) {4, 5, 6} (c) {4, 5, 6, 7, 8} (d) ∅ (e) {4, 5, 6, 7, 8} (f) no

21. (a) {R1 R2 R3 , R1 R2 G3 , R1 G2 R3 , R1 G2 G3 , G1 R2 R3 , G1 R2 G3 , G1 G2 R3 , G1 G2 G3 } (b) {R1 R2 G3 , R1 G2 R3 , G1 R2 R3 } (c) {R1 R2 R3 , G1 G2 G3 } 45 23. 0.2 25. 512 3 1 25 5 5 C2 (b) 29. (a) 27. (a) = (b) 8 16 144 33 12 C2 6 10 31. 3 : 5 33. 35. 37. 0.52 7 13 2 1 1 39. (a) (b) 41. 11 18 4 1 43. (a) (b) independientes 45. Dependientes. 3 47. (a) 0.32768 (b) 0.2048 (c) 0.94208 22 1 49. 51. 45 4 3 53. (a) 0.01625 (b) ≈ 0.23 13

Explore y amplíe—Capítulo 8 (página 431) 1. ≈ 0.645

Problemas 9.1 (página 438) 1.

µ = 1.5; Var(X) = 1.05; σ ≈ 1.02 f (x)

0.4 0.3 0.2 0.1 0 1 2 3

x

9 11 = 2.25; Var(X) = = 0.6875; σ ≈ 0.83 4 16 5. (a) 0.1 (b) 5.8 (c) 1.56 3 3 7. E(X) = = 1.5; σ 2 = = 0.75; σ ≈ 0.87 2 4 6 9 3 9. E(X) = = 1.2; σ 2 = = 0.36; σ = = 0.6 5 25 5 3 15 10 11. f (0) = ; f (1) = ; f (2) = 28 28 28 13. (a) −$1.38 (b) −$2.75 3. µ =

15. $101.43

17. $3.00

19. $410

21. −$0.50, $2.00

R-21

R-22

Respuestas a los problemas con número impar

Aplíquelo 9.2 (página 442) 1.

x

P(x) 2401 10 000 4116 10 000 2646 10 000 756 10 000 81 10 000

0 1 2 3 4

3. f (0) = 5.

3

2 34

16 8 1 ; f (1) = ; f (2) = ; 25 25 25

µ=

√ 2 2 2 ;σ = 5 5

1 2 4 8 ; f (1) = ; f (2) = ; f (3) = ; 27 9 9 27 96 3 7. 9. 625 16

1225 13. 3456

9 17. (a) 64 13 23. 16

33 · 972 15. 9 9 2 ·5

21. 0.7599

µ = 2; σ = 11.

√ 6 3

165 2048

2048 19. 3125 36 · 7 25. 214

5 (b) 32

3. No.

5. Sí.

7. a =

1 3 ;b= 3 4

9. a = 0.7; b = 0.1; c = 0.2 11. Sí. 13. No.  11   25   83        15. X1 =  12 ; X2 =  36 ; X3 =  108  1 25 11 12 36 108 17. X1 =

0.42 0.416 0.4168 ; X2 = ; X3 = 0.58 0.584 0.5832

1 1 19. [ 33 21 46 ]T ; [ 271 230 499 ]T ; 100 1000 1 [ 2768 2419 4813 ]T 10000 5 3 7 9 9 3     21. (a) T 2 =  8 8 ; T 3 =  16 16  (b) (c) 9 7 3 5 8 16 16 16 8 8     0.50 0.23 0.27 0.230 0.369 0.327 2 3 23. (a) T = 0.40 0.69 0.54; T = 0.690 0.530 0.543 0.10 0.08 0.19 0.080 0.101 0.130 (b) 0.40 (c) 0.369 4 3 1     25.  7  [ 22 20 39 ]T 27.  7  29. 3 4 81 7 7 31. (a)

D D 0.8 35. (a) R 0.1 O 0.1

R O  0.1 0.3 0.8 0.2 0.1 0.5

(b) 0.61

(b) 0.19

(c) 40%

A Comp A 0.8 0.3 (b) 65% (c) 60% Comp 0.2 0.7 3 3   39. (a)  5 5  (b) [0.6 0.4]T (c) [0.6 0.4]T 2 2 5 5 2 1   41. (a)  3  (b) 33 % 1 3 3

Gripe Sin gripe Gripe 0.1 0.2 (b) 37; 36 Sin gripe 0.9 0.8

Problemas de repaso—Capítulo 9 (página 455) 1. µ = 1.5, Var(X) = 0.65, σ ≈ 0.81 f (x)

0.7

0.2 0.1

Problemas 9.3 (página 452) 1. No.

B 0.4 0.6

37. (a)

Problemas 9.2 (página 444) 1. f (0) =

A 33. (a) A 0.7 B 0.3

1 2 3

x

1 1 3. (a) f (1) = = f (7); f (2) = f (3) = f (4) = f (5) = f (6) = 12 6 (b) E(X) = 4 5. −$0.10

7. (a) $176 (b) $704 000

9. f (0) = 0.522; f (1) = 0.368; f (2) = 0.098; f (3) = 0.011, f (4) = 0.0005; µ = 0.6; σ ≈ 0.71 1 2072 53 11. 15. 13. 4 5 64 3125 2 ·3 17. a = 0.3; b = 0.2; c = 0.5       0.10 0.130 0.1310 19. X1 =  0.15 ; X2 =  0.155 ; X3 =  0.1595  0.75 0.715 0.7095  19 15   109 117  15     21. (a) T 2 =  49 49 ; T 3 =  343 343  (b) 234 226 30 34 49 343 343 49 49 1 [4 9]T 23. Q = 13

25. (a) 76% (b) 74.4% japonés, 25.6% no japonés (c) 75% japonés, 25% no japonés

Explore y amplíe—Capítulo 9 (página 458) 1. 7



0 1 3. Contra Siempre desertar:  0 0

0 0 0.1 1 0 0 0.9 0

 0 0.1  0 0.9

(c)

234 343

Respuestas a los problemas con número impar 

1 0 Contra Siempre cooperar:  0 0 

0.1 1 0 0 0.9 0 0 0

1 0  Contra Esto por eso regular:  0 0

0.1 0 0 1 0.9 0 0 0

 0.1 0  0.9 0

59. 6

lím c

3. 3616

61. 40 000

5. 2

3. (a) 1

(b) 0

7. Continua en −2 y 0. 17. Ninguna.

(b) no existe (c) 3

39. 2x 47.

20 3

21. −2 11 31. 9

9. Discontinua en ±3.

15. Compuesta de funciones continuas.

(c) 1

25. 0, ±3

35. 1, 2, 3

23. 3

25. 5

33. 4

19. x = −4

27. Ninguna.

13. f es una función polinomial.

21. Ninguna.

29. x = 0

31. Ninguna.

35. 2x 1 4

41. 3x 2 − 8x

43.

49. 4.00

51. No existe.

1 27. − 8

600

100

(b) 0

x

5 10 15 1

2

t

3 31

37. 2

45. (a) 1

33. x = 2

y

0.20 0.16 0.12 0.08

17. 0

23. x = −5, 3

37. Sí, no, no.

y

7. f (−0.00001) ≈ 0.99988; f (0.00001) ≈ 0.99988; f (0.0001) ≈ 0.99908; f (0.001) ≈ 0.99312; f (0.01) ≈ 0.95499; f (0.1) ≈ 0.79433; 1 5 9. 16 11. 20 13. −47 15. − 2 1 29. − 5

(c) no existe

11. Continua en 2 y 0.

5. f (−0.9) = −3.7; f (−0.99) = −3.97; f (−0.999) = −3.997; f (−1.001) = −4.003; f (−1.01) = −4.03; f (−1.1) = −4.3; −4

19. 5

69. (a) 11 (b) 9

Problemas 10.3 (página 481)

Problemas 10.1 (página 467) 1. (a) 1

63. 20

65. 1, 0.5, 0.525, 0.631, 0.912, 0.986, 0.998; 1 67. 0

4. 20

q

5000

1. Existe si y sólo si a no es un entero. 4 π 3

6

6

Aplíquelo 10.1 2.

c q

 0 0.1  0 0.9

R-23

2

Aplíquelo 10.4 10. 0 < x < 4

Problemas 10.4 (página 486) Aplíquelo 10.2 6. límx→∞ p(x) = 0; la gráfica desciende rápidamente hacia 0; la demanda es una función decreciente del precio.

7. límx→∞ y(x) = 500; incluso con publicidad ilimitada las ventas están acotadas por $500 000.

8. límx→∞ C(x) = ∞; el costo aumenta sin cota conforme la producción se incrementa en forma ilimitada. 9. No existe; $250.

Problemas 10.2 (página 475) 1. (a) ∞ (b) ∞ (c) −∞ (d) no existe (h) 1 (i) 2 (j) no existe (k) 2

(e) 0

3. 1

5. −∞

7. −∞

9. ∞

13. ∞

15. 0

17. ∞

19. 0

23. 0

25. ∞

27. 0

29.

2 33. 5 43. ∞

51. 0

35. −∞ 45. ∞

2 5 16 1 37. 39. 3 2 47. No existe.

53. 1

55. (a) 1

(b) 2

(c) no existe

57. (a) 0

(b) 0

(c) 0 (d) −∞

(d) 1 (e) 2 (e) −∞

(f) 0

3. [ − 2, 5]

7. No hay solución.

11. (−∞, −4) ∪ (0, 5)

5.

13. [0, ∞)

15. (−∞, −5] ∪ [ − 3, 0]

17. (−∞, −3) ∪ (0, 3)

19. (−1, ∞) 23. (−5, −1)

21. (−∞, −5) ∪ [ − 2, 1) ∪ [3, ∞) √ √ 25. (−∞, −1− 3]∪[−1+ 3, ∞)

27. Enteros en [37, 103]

29. 14 pulgadas por 14 pulgadas.

31. (−∞, −7.72]

33. (−∞, −0.5) ∪ (0.667, ∞)

(g) 0

11. 0 1 21. 2 31. ∞ 41. ∞ 49. ∞

7 , −2 2 9. (−∞, −7] ∪ [−1, 2]

1. (−∞, −1) ∪ (4, ∞)

Problemas de repaso—Capítulo 10 (página 488) 1. −5

3. 2

5. x

7. −

8 3

9. 0

2 1 13. No existe. 15. −1 17. 7 9 19. −∞ 21. ∞ 23. −∞ 25. 1 27. −∞ 29. 8

11.

31. 23

35. Continua en todas partes; f es una función polinomial. 37. x = −3

39. Ninguna.

45. (−∞, −6) ∪ (2, ∞)

49. (−∞, −5) ∪ (−1, 1) 53. 1.00

55. 0

41. x = −4, 1

47. (−∞, 7]

43. x = 2

51. (−∞, −4) ∪ [−3, 0] ∪ (2, ∞) 57. [2.00, ∞)

R-24

Respuestas a los problemas con número impar

Explore y amplíe—Capítulo 10 (página 490)

Aplíquelo 11.3

1. 11.3%

3. 2.5 unidades. dy dy 4. = 16 − 32t; dt dt

Aplíquelo 11.1 1.

5. 1.2 y 120%

Problemas 11.1 (página 499)

Problemas 11.3 (página 515)

1. (a)

1.

Valor x de Q

−3

−2.5

mPQ

19

15.25 13.24 12.61

−2.2

(b) Se estima que mtan = 12 3. 1

5. 3

11. 2x + 4

13. 6q + 2 21. 0

25. y = 4x + 2 r 29. dC rL − r − dD

−2.1

−2.01

−2.001

12.0601 12.0060

9. 0

1 17. √ 2x 23. y = x + 4 1 27. y − 1 = − (x − 3) 4 31. −3.000, 13.445

37. 20x 4 − 9x 2

f (a)

=0

2. 50 − 0.6q

Problemas 11.2 (página 507)

23. 29. 33. 39. 45. 53. 57. 63. 69. 77. 81. 85. 89.

3. 6x 5 18 5 11. x 5

5. 80x 79 7 6 13. t 25

7. 18x 15. 1

1 21. 4x 3 − x −2/3 3 4 3 2 3 −39x + 28x − 2 25. −8x 27. x 3 45 8 21 6 3 2 16x + 3x − 9x + 8 x + x 31. 7 5 3 −2/5 3 −1/4 10 2/3 11 −1/2 35. x + x 37. x x 5 4 3 2 −2/3 −7 −4 −6 2r 41. −6x 43. −3x − 5x + 12x −7 −9 −x −2 47. −40x −6 49. −4x −4 51. 5t 4 1 55. −3x −2/3 − 2x −7/5 − 7x −2 7 1 10 7/3 − x −5/3 59. −x −3/2 61. x 3 3 1 10 9x 2 − 20x + 7 65. 45x 4 67. x −2/3 − x −5/3 3 3 2 3+ 2 71. 2x + 1 73. 1 75. 4, 16, −14 q 0, 0, 0 79. y = 13x + 2 1 1 y − = − (x − 2) 83. y = x + 3 4 4 5 125 (0, 0), 87. (3, −3) , 3 54 0 91. y = x − 1

17. 8x − 2

t

0.5

0.2

0.1

0.01

0.001

9

8

7.4

7.2

7.02

7.002

Se estiman y se confirman 7 m/s 5. (a) 32

(b) 25 m/s (c) 24 m/s

(b) 18.1505 (c) 18

7. (a) 2 m (b) 10.261 m/s 25 3/2 dy = x ; 337.50 9. dx 2 11. 0.27

(c) 9 m/s

15. dc/dq = (0.4)q + 4; 8

13. dc/dq = 10; 10

17. dc/dq = 2q + 50; 80, 82, 84 21. dc/dq = 0.00006q2 − 0.02q + 6; 4.6, 11

23. dr/dq = 0.8; 0.8, 0.8, 0.8

25. dr/dq = 240 + 80q − 6q2 ; 440; 90; −560

27. dc/dq = 6.750 − 0.000656q; 5.438; −10 484.69 + 6.750 − 0.000328q; 0.851655 c¯ = q 29. P = 5 000 000 R−0.93 ; dP/dR = −4 650 000 R−1.93

Aplíquelo 11.2

9. 56w

s

1

19. dc/dq = 0.02q + 5; 6, 7

35. Si la tangente en (a, f(a)) es horizontal, entonces

6

t

3. (a) 70 m 7. −2 6 15. 2 x

33. −5.120, 0.038

1. 0

= 0;

cuando t = 0.5, el objeto alcanza su altura máxima.

dH = 40 − 32t dt

19. −4

t=0.5

19. 4p3 − 9p2

31. (a) −7.5 (b) 4.5 1 1 33. (a) 1 (b) (c) 1 (d) (e) 11.1% x+4 9 4x 40 35. (a) 4x (b) 2 (c) 40 (d) (e) 19.51% 2x + 5 205 3x 2 3 (c) −3 (d) − (e) −42.9% 37. (a) −3x 2 (b) − 3 8−x 7 39. 9.5; 12.8% 4 41. (a) dr/dq = 30 − 0.6q (b) (c) 9% 45 0.432 43. 45. $4150 47. $5.07/unidad t

Aplíquelo 11.4 dR = 6.25 − 6x dx 7. T (x) = 2x − x 2 ; T (1) = 1

6.

Problemas 11.4 (página 525) 1. (4x + 1)(6) + (6x + 3)(4) = 48x + 18 = 6(8x + 3)

3. (5 − 3t)(3t 2 − 4t) + (t 3 − 2t 2 )(−3) = −12t 3 + 33t 2 − 20t

5. (3r 2 − 4)(2r − 5) + (r 2 − 5r + 1)(6r) = 12r 3 − 45r 2 − 2r + 20

7. 8x 3 − 10x

9. (2x + 5)(6x 2 − 5x + 4) + (x 2 + 5x − 7)(12x − 5)

11. (w2 + 3w − 7)(6w2 ) + (2w3 − 4)(2w + 3)

13. (x 2 − 1)(9x 2 − 6) + (3x 3 − 6x + 5)(2x) − 4(8x + 2)

Respuestas a los problemas con número impar √ 35. 10x 2 (5x + 1)−1/2 + 8x 5x + 1

3 5 −1/2 (5p1/2 − 2)(3) + (3p − 1) p 2 2 17. 0 15.

37. 5(x 2 + 2x − 1)2 (7x 2 + 8x − 1)

19. (5)(2x − 5)(7x + 9) + (5x + 3)(2)(7x + 9) + (5x + 3)(2x − 5)(7) 65 (x − 1)(5) − (5x)(1) 23. 21. (x − 1)2 3x 6 (x − 1)(1) − (x + 2)(1) 25. (x − 1)2

(z2 − 4)(−2) − (6 − 2z)(2z) 27. (z2 − 4)2

(3x 2 − 2x + 1)(8x + 3) − (4x 2 + 3x + 2)(6x − 2) 29. (3x 2 − 2x + 1)2 2 (2x − 3x + 2)(2x − 4) − (x 2 − 4x + 3)(4x − 3) 31. (2x 2 − 3x + 2)2 8 100x 99 35. 2v + 2 33. − 100 2 v (x + 7)

10 (3x + 1)(2) − (2x)(3) 15x 2 − 2x + 1 39. + 37. (2x + 5)2 (3x + 1)2 3x 4/3 [(x + 2)(x − 4)](1) − (x − 5)(2x − 2) 41. [(x + 2)(x − 4)]2 [(t 2 − 1)(t 3 + 7)](2t + 3) − (t 2 + 3t)(5t 4 − 3t 2 + 14t) [(t 2 − 1)(t 3 + 7)]2 2a 2x 3 + 3x 2 − 12x + 4 47. 49. 25 45. 3 − 2 (a − x)2 [x(x − 1)(x − 2)] 43.

15 3 51. y = − x + 2 2

53. y = 16x + 24

55. 1.5

57. 1 m, −1.5 m/s

59. 80 − 0.04q

61.

dC = 0.672 63. dI

1 7 65. ; − 6 6

67. 0.615; 0.385

69. (a) 0.23 73.

9 10

216 −3 (q + 2)2

6q(q + 4) dc = (b) 0.028 71. dq (q + 2)2 1 0.7355 77. − 75. 120 (1 + 0.02744x)2

Aplíquelo 11.5 8. 288t

Problemas 11.5 (página 532) 1. 4x 3 − 6x 2 − 2x + 2 5. 0

3.

7. 0 2

3 4

11. 30x (3 + 2x )

−3 (3x − 5)2 9. 18(3x + 2)5

13. 500(x 3 − 3x 2 + 2x)99 (3x 2 − 6x + 2)

15. −6x(x 2 − 2)−4 10 17. − (2x + 5)(x 2 + 5x − 2)−12/7 7 1 19. (10x − 1)(5x 2 − x)−1/2 2 12 2 1 21. (2x − 1)−3/4 23. (x + 1)−4/7 (2x) 2 7 25. −6(4x − 1)(2x 2 − x + 1)−2 27. −2(2x − 3)(x 2 − 3x)−3

29. −36x(9x 2 + 1)−3/2 √ 7 3 31. (7x)−2/3 + 7 3 33. 3x 2 (2x + 3)7 + x 3 (7)(2x + 3)6 (2)

R-25

39. 16(8x − 1)2 (2x + 1)3 (7x + 1) 60(x − 3)11 1 41. 43. (x + 2)13 2 45.

−2(5x 2 − 15x − 4) (x 2 + 4)4

47.

x+1 x−5

−1/2

−6 (x − 5)2

(8x − 1)4 (48x − 31) (3x − 1)4

49. 12x(x 4 + 5)−1/2 (10x 4 + 2x 2 + 25) 5 51. 15 − 8t + (t + 4)2 (x 2 − 7)3 ((3)(3x + 2)2 (3)(x + 1)4 + (3x + 2)3 (4)(x + 1)3 ) −(3x + 2)3 (x + 1)4 (3)(x 2 − 7)2 (2x) 53. (x 2 − 7)6 55. 0

57. 0

59. y = 4x − 11

5 1 63. 400% 65. 130 61. y = − x + 6 3 67. ≈ 13.99 q q 69. (a) − (b) − q2 + 20 100 q2 + 20 − q2 − 20 q2 (c) 100 − − q2 + 20 2 q + 20 4q3 + 16q 75. 48π(10)−19 71. −481.5 73. (q2 + 2)3/2 77. (a) −0.001416x 3 + 0.01356x 2 + 1.696x − 34.9, −256.238 (b) −0.016; −1.578% 79. −4

81. 40

83. 94.03

Problemas de repaso—Capítulo 11 (página 535)

√ 3 5. 0 1. −2x 3. √ 2 x √ 3 9. 4s + 4s = 4s(s2 + 1) 7. 4πx 3 − 3 2x 2 + 4x 2x 11. 5 13. 6x 5 + 30x 4 − 28x 3 + 15x 2 + 70x ca 15. 400(x + 1)(2x 2 + 4x)99 17. − (ax + b)2 10z 19. 2(x 2 + 1)3 (9x 2 + 32x + 1) 21. 2 (z + 4)2 4 23. (4x − 1)−2/3 25. x(1 − x 2 )−3/2 3 27. ma(ax + b)m−1 (cx + d)n + nc(ax + b)m (cx + d)n−1 34 3 29. 31. − (1 + 2−11/8 )x −11/8 (x + 6)2 4 9 x(x 2 + 4) 35. x(x + 4)(x 3 + 6x 2 + 9)−2/5 33. 2 3/2 5 (x + 5) 39. y = −4x + 3 37. −3(z − 2)3 − 9z(z − 2)2 1 4 5 41. y = x+ 43. ≈ 0.714; 71.4% 12 3 7 45. dr/dq = 20 − 0.2q 47. 0.68; 0.32

49. dr/dq = 500 − 0.2q

51. dc/dq = 0.125 + 0.00878q; 0.7396 1 4 (b) 57. 2π 53. 84 huevos/mm 55. (a) 3 24 10 000 59. 4q − q2 61. (a) −315.456 (b) −0.00025 (c) no, dr/dm|m=240 < 0 63. 0.305

65. −0.32

R-26

Respuestas a los problemas con número impar

Explore y amplíe—Capítulo 11 (página 538)

Problemas 12.3 (página 554)

1. La pendiente es mayor; más gasto, menos ahorro.

1. −3, elástica.

5. Las respuestas pueden variar.

7. −

Aplíquelo 12.1

11. −2, elástica.

3. Gasto $705, ahorro $295

1.

12p dq = 2 dp 3p + 4

2.

dR 1 = dI I ln 10

a x

3.

3 3x − 7

11. ln t

13.

5.

2 x

7. −

21.

9.

15.

1 − ln z 19. z2

3(4X 3 + 1) X(2X 3 + 1)

8 ( ln 3)(8x − 1)

( ln x)(4x 3 + 6x + 1) − (x 3 + 3x + 1) ( ln x)2

9x 6(x + 2) 25. 23. 2 x + 4x + 5 1 + x2 31.

2x 1 − x2

2x 3 + 3x 2 ln (2x + 5) 2x + 5

1 17. 2x 1 + ( ln 2)(x 2 + 4)

33.

26 65 + x 3(5x + 2)

2(x 2 + 1) 4 ln3 (ax) 3(1 + ln2 x) 35. + 2x ln (2x + 1) 37. 39. 2x + 1 x x 3 f (x) 45. y = 5x − 20 43. √ 41. 2f (x) 2x 4 + 3 ln x

ln (3) − 1 47. ln2 3 53.

22 51. 2p + 1

25 49. 7

6a (T − a2 + aT )(a − T )

57. −1.65, 1.65

Aplíquelo 12.2 3.

dT = Ckekt dt

Problemas 12.2 (página 549) 3. 4xe 2

7. (12r + 10r + 2)e 2

11. 2xe−x (1 − x 2 ) 17.

13.

x

5. −5e

9−5x

9. x(e ) + ex (1) = ex (x + 1)

e − e−x 3 x

3

15. (6x 2 )52x ln 5

√

21. 5x 4 − 5x ln 5 25. 1

27. x x ( ln x + 1)

29. −e

33. dp/dq = −0.015e−0.001q ; −0.015e−0.5

51. 0.0036

53. −0.89, 0.56

b 2c

207 , elástica (b) 27.6% 15 (c) aumento, puesto que la demanda es elástica

25. (a) η = −

dr = 30 dq 29. Máximo en q = 5; mínimo en q = 95

27. η = −1.6;

4.

dP = 0.5(P − P2 ) dt

5.

dr dV dV = 4πr 2 dt dt dt

r=12

= 2880π pulgadas3 /min

9 6. pies/segundo 4

Problemas 12.4 (página 560) 3 2 x y1/4 7x y 5. − 7. − 3. √ 3 2 4y 3y2 x 1/4 x 4y − 2x 2 y 11 − y 4y3/4 13. 2 9. − para x = 0 11. 15. x x−1 y − 4x 2y1/4 + 1 xy 2 4 1/x − ye 1 − 15x y para 1/y − xexy = 0 19. 17. 1/y − xexy 20x 5 y3 + 2y ey 3 23. 6e3x (1 + e3x )(x + y) − 1 25. − 21. − y xe + 1 5

1. −

4x0 9y0

29. y + 1 = −(x + 1); y = 3(x + 1); y − 1 = −2(x + 1) 1 dq (q + 5)3 dq =− 33. =− 31. dp 2q dp 40 3 f 39. 35. −λI 37. − 8 λ

1. (x + 1)2 (x − 2)(x 2 + 3) 3. (3x 3 − 1)2 (2x + 5)3

1 2x 2 + + x + 1 x − 2 x2 + 3

6 18x 2 + 3x 3 − 1 2x + 5

√ 1 2x 1 1√ x + 1 x − 1 x2 + 1 + + 2 x + 1 x − 1 x2 + 1 √ 2 1 − x2 x + 7. 1 − 2x x 2 − 1 1 − 2x 5.

31. y = e−2 x + 3e−2 35. dc/dq = 10eq/700 ; 10e0.5 ; 10e 39. e 37. −12e9 41. 100e−2

1 13. − , inelástica. 2

Problemas 12.5 (página 564)

(w2 + w + 1)aeaw − eaw (2w + 1) (w2 + w + 1)2

e1+ x √ 2 x 2ex 23. x (e + 1)2

19.

2x 2 +3

4r 3 +5r 2 +2r+6

9. −1, elasticidad unitaria.

10 3 ; η(3) = − ; η(6.5) = −1 3 10 17. −1.2, disminución de 0.6% cp2 b b 23. (a) η = − , (b) (c) b − cp2 2c c

27. 0; −

1. 5ex

53 elástica. 52

Aplíquelo 12.4 x 29. 1 − x4

2 27. 1 − l2

p(2ax + b) q(2hx + k) + 2 2 ax + bx + c hx + kx + l

150 − 1 , elástica. e

5. −

15. η(10) = −

Problemas 12.1 (página 544) 1.

3. −1, elasticidad unitaria.

47. −b(10A−bM ) ln 10

9.

(2x 2 + 2)2 2 3 4x − − 2 2 (x + 1) (3x + 2) x + 1 x + 1 3x + 2

Respuestas a los problemas con número impar 11.

13. x x

dy y + 1 d2y y+1 = ; 2 =− 3 dx y dx y −0.01t 51. f (t) = 0.008e + 0.00004e−0.0002t

(x + 3)(x − 2) 1 2 1 + − 2x − 1 x + 3 x − 2 2x − 1

1 2

2 +1

x2 + 1 + 2x ln x x

15. x

√

x

49.

2 + ln x √ 2 x

53. 0.02 55. η = −1, elasticidad unitaria. 57. η = −0.5, inelástica. 9 3 61. 1.7693 59. − ; de aumento. 16 8

3x + ln (3x + 1) 3x + 1

17. 2(3x + 1)2x

19. 4ex x 3x (4 + 3 ln x)

23. y = 96x + 36 1 27. 3e1.3

21. 12

Explore y amplíe—Capítulo 12 (página 575)

25. y − ee = 2ee (x − e) 29. Disminución de 0.1%

Aplíquelo 13.1

1. 305 unidades.

Problemas 13.1 (página 586)

7. 43; 1958

Problemas 12.6 (página 567) 3. 1.32472

9. 1.90785

11. 4.179

15. 13.33

17. 2.880

5. −0.68233

7. 0.33767

13. −4.99 y 1.94

19. 3.45

Aplíquelo 12.7 8.

d2h = −32 pies/s 2 dt 2

9. c (3) = 14 dólares/unidad2

Problemas 12.7 (página 571) 1. 24 60 9. − 7 q

5. ex

3. 0

7. 6 ln x + 11 1 8 4 11. − 13. 15. 4(9 − r)3/2 (2x + 3)3 (x − 1)3 1 1 17. − 2 + 19. ez (z2 + 4z + 2) 21. 275 x (x + a)2 1 4 a y 23. − 3 25. − 3 27. y y b x y 2(y − 1) 25 31. 29. 33. (1 − y)3 (1 + x)2 32 35. 300(5x − 3)2

37. 0.04

39. ±1

41. −4.99; 1.94

Problemas de repaso—Capítulo 12 (página 573) 2

1. 3ex + 2xex + e2 x e

2 −1

3.

14r + 4 7r 2 + 4r + 5

5. 2(x + 2)ex

2 +4x+5

7. ex (x 2 + 2x + 2) √

1 1 (x − 6)(x + 5)(9 − x) 1 + + 2 x−6 x+5 x−9 2 m n 1 − x ln x 15. (4x + 2)( ln 2)22x +2x−5 13. + 11. x x + a x + b xe 16 1 + 2l + 3l 2 4e2x+1 (2x − 1) 19. 21. 17. 2 (8x + 5) ln 2 x 1 + l + l2 + l3

9.

23. (x 2 + 1)x+1 ln (x 2 + 1) +

2x(x + 1) x2 + 1

25.

1 t − t 4 − t2

x 2x 6(x 2 + 1) 29. (x x )x (x + 2x ln x) + − x 2 + 1 3(x 2 + 2) 5(x 3 + 3x) 31. 4 33. −2e−e 35. y = 6x + 6 − ln 64 37. (0, 4 ln 2) 4 xy2 − y 41. 2 43. −1 39. 2 47. 45. 2 9 2x − x y 27. y

3. Las respuestas pueden variar.

1. Máximo relativo en q = 2; mínimo relativo en q = 5 2. 2 horas después de la inyección.

Aplíquelo 12.6

1. ≈ 0.2016

R-27

1. Decreciente en (−∞, −1), (3, ∞); creciente en (−1, 3); mínimo relativo (−1, −1); máximo relativo (3, 4) 3. Decreciente en (−∞, −2), (0, 2); creciente en (−2, 0), (2, ∞); mínimo relativo (−2, 1) y (2, 1); no hay máximo relativo. 5. Creciente en (−3, 1), (2, ∞); decreciente en (−∞, −3), (1, 2); máximo relativo cuando x = 1; mínimo relativo en x = −3, x = 2 7. Decreciente en (−∞, −1); creciente en (−1, 3), (3, ∞); mínimo relativo en x = −1 9. Decreciente en (−∞, 0), (0, ∞); no hay extremo relativo. 1 1 ,∞ ; 11. Creciente en −∞, ; decreciente en 2 2 1 máximo relativo en x = 2 13. Decreciente en (—∞, −5), (1, ∞); creciente en (−5, 1); mínimo relativo en x = −5; máximo relativo en x = 1 15. Decreciente en (−∞, −1), (0, 1); creciente en (−1, 0), (1, ∞); máximo relativo en x = 0; mínimo relativo cuando x = ±1 1 1 ,2 ; 17. Creciente en −∞, , (2, ∞); decreciente en 3 3 1 máximo relativo en x = ; mínimo relativo en x = 2 3 2 5 2 5 , , ∞ ; decreciente en , ; 19. Creciente en −∞, 3 2 3 2 2 5 máximo relativo en x = ; mínimo relativo en x = 3 2 21. Creciente en (−∞, 5 − 3), (5 + 3, ∞); decreciente en (5 − 3, 5 + 3); máximo relativo en x = 5 − 3; mínimo relativo en x = 5 + 3 23. Creciente en (−∞, −1), (1, ∞); decreciente en (−1, 0), (0, 1); máximo relativo en x = −1; mínimo relativo en x = 1 25. Decreciente en (−∞, −4), (0, ∞); creciente en (−4, 0); mínimo relativo en x = −4; máximo relativo en x = 0 27. Creciente en (−∞, − 2), (0, 2); decreciente en (− 2, 0), ( 2, ∞); máximo relativo en x = ± 2; mínimo relativo en x = 0 29. Creciente en (−2, 0), (2, ∞); decreciente en (−∞, −2), (0, 2); máximo relativo en x = 0; mínimo relativo en x = ±2 31. Decreciente en (−∞, 1) y (1, ∞); no tiene extremos relativos. 33. Decreciente en (0, ∞); no tiene extremos relativos. 35. Decreciente en (−∞, 0), (4, ∞); creciente en (0, 2), (2, 4); mínimo relativo en x = 0; máximo relativo en x = 4 37. Creciente en (−∞, −3), (−1, ∞); decreciente en (−3, −2), (−2, −1); máximo relativo en x = −3; mínimo relativo en x = −1 39. (a) Creciente en 0, − en −∞, − −

d , c

d − , ∞ ; decreciente c

d d , − − , 0 ; mínimo relativo en x = 0; c c

R-28

Respuestas a los problemas con número impar

(b) Igual que el inciso (a) pero con “creciente” y “decreciente” intercambiados; “mínimo” se sustituye por “máximo”

41. Creciente en (1, ∞); decreciente en (−∞, 1); mínimo relativo en x = 1 18 18 ,6 ; , (6, ∞); decreciente en 43. Creciente en (−∞, 0), 0, 7 7 18 máximo relativo en x = ; mínimo relativo en x = 6 7 45. Decreciente en (−∞; ∞); no tiene extremos relativos. 47. Decreciente en 0,

1 1 61. Decreciente en (−∞, −2), − , 1 ; creciente en −2, − , 2 2 (1, ∞); mínimo relativo en x = −2, x = 1; máximo relativo 1 en x = − ; intersecciones: (1, 0), (−2, 0), (0, 4) 2 y

4

3 2 3 2 ,∞ ; ; creciente en 2 2

3 2 2 49. Creciente en (−∞, ∞); no existen extremos relativos.

mínimo relativo en x =

51. Decreciente en (0, 1); creciente en (1, ∞); mínimo relativo en x = 1 3 3 , ∞ ; mínimo relativo 53. Decreciente en −∞, ; creciente en 2 2 3 en x = ; intersecciones: (−2, 0), (5, 0), (0, −10) 2

2

x

1

63. Decreciente en (1, ∞); creciente en (0, 1); máximo relativo en x = 1; intersecciones: (0, 0), (4, 0)

6 4

1 2

5

3 2

1

4

2

x

2

10 49 4

55. Decreciente en (−∞, −1), (1, ∞); creciente en (−1, 1); mínimo relativo en x = −1; máximo relativo en x = 1; simétrica con respecto al origen; intersecciones: (± 3, 0), (0, 0) y

1

x

1 2

57. Creciente en (−∞, 1), (2, ∞); decreciente en (1, 2); máximo relativo en x = 1; mínimo relativo en x = 2; intersección: (0, 0) y

x

69. q < 50 71. 40 75. (a) 25 300 (b) 4 (c) 17 200 77. Mínimo relativo: (−3.83, 0.69) 79. Máximo relativo: (2.74, 3.74); mínimo relativo: (−2.74, −3.74) 81. Mínimo relativo: 0, 1.50, 2.00; máximo relativo: 0.57, 1.77 83. (a) f (x) = 4 − 6x − 3x2 (c) Decreciente en (−∞, −2.53), (0.53, ∞); creciente en (−2.53, 0.53) 19 ; mín (0, 1) 6 7. máx (−2, 56); mín (−1, −2)

1. máx (3, 6); mín (1, 2)

3. máx −1,

5. máx (0, 50); mín (4, 2) √ 9. máx ( 2, 4); mín (2, −16) 11. máx (0, 2), (3, 2); mín

√ 3 2 73 ,− 2 4

13. máx (−26, 9), (28, 9); mín (1, 0) 15. (a) −3.22, −0.78 (b) 2.75

5 4

(c) 9 (d) 14 283

Problemas 13.3 (página 596) 1. Cóncava hacia arriba −∞, − 1 2

x

59. Creciente en (−1, 0), (1, ∞); decreciente en (−∞, −1), (0, 1); mínimo absoluto en x = ±1; máximo relativo en x = 0; simétrica con respecto a x = 0; intersecciones: (− 2, 0), (0, 0), ( 2, 0) y

2

4

Problemas 13.2 (página 590)

2

1

y

y

y

x

65.

1 2

x

1 1 , (2, ∞); cóncava hacia abajo − , 2 ; 2 2

1 puntos de inflexión en x = − , x = 2 2 3. Cóncava hacia arriba (—∞, 1), (1, 7); cóncava hacia abajo (7, ∞); punto de inflexión en x = 7 5. Cóncava hacia arriba (−∞, − 2), ( 2, ∞); cóncava hacia abajo (− 2, 2); no tiene puntos de inflexión. 7. Cóncava hacia abajo (−∞, ∞) 9. Cóncava hacia abajo (−∞, −1); cóncava hacia arriba (−1, ∞); punto de inflexión en x = −1 b 11. Cóncava hacia arriba [abajo] − , ∞ ; cóncava hacia abajo 3a b b [arriba] −∞, para a > 0 [a < 0]; punto de inflexión en x = 3a 3a 13. Cóncava hacia arriba (−∞, −2), (2, ∞); cóncava hacia abajo (−2, 2); punto de inflexión en x = ±2

Respuestas a los problemas con número impar 15. Cóncava hacia arriba (−∞, 0); cóncava hacia abajo (0, ∞); punto de inflexión en x = 0 7 1 , ∞ ; cóncava hacia 17. Cóncava hacia arriba −∞, − , 2 3 7 1 7 1 abajo − , ; puntos de inflexión en x = − , x = 2 3 2 3 3− 5 3+ 5 , 19. Cóncava hacia abajo (−∞, 0), ; cóncava 2 2

41. Creciente en (−∞, − 5), ( 5, ∞); decreciente en (− 5, 5); cóncava hacia abajo (−∞, 0); cóncava hacia arriba (0, ∞); máximo √ 10 10 √ 5, − ( 5) ; relativo en − 5, ( 5) ; mínimo relativo en 3 3 punto de inflexión en (0, 0); simétrica con respecto a (0, 0); intersecciones: (± 15, 0), (0, 0) y (

3+ 5 , ∞ ; puntos de inflexión 2

3− 5 , hacia arriba 0, 2

R-29

5, (

3± 5 en x = 0, x = 2 21. Cóncava hacia arriba (−∞, −2), (− 3, 3), (2, ∞); cóncava hacia abajo (−2, − 3), ( 3, 2); puntos de inflexión en x = −2, x = − 3, x = 3, x = 2 23. Cóncava hacia abajo (−∞, 1); cóncava hacia arriba (1, ∞) 25. Cóncava hacia abajo (−∞, −1/ 3), (1/ 3, ∞); cóncava hacia arriba (−1/ 3, 1/ 3); punto de inflexión en x = ±1/ 3 2 27. Cóncava hacia abajo (−∞, −3), −3, ; cóncava hacia 7 2 2 , ∞ ; punto de inflexión en x = arriba 7 7 29. Cóncava hacia arriba (−∞, ∞) 31. Cóncava hacia abajo (−∞, −2); cóncava hacia arriba [abajo] en (−2, ∞) para a > 0 [a < 0]; punto de inflexión en x = −2 33. Cóncava hacia abajo (0, e3/2); cóncava hacia arriba (e3/2, ∞); punto de inflexión en x = e3/2 1 35. Intersecciones: (−2, 0), (3, 0), (0, −6); decreciente en −∞, ; 2 1 1 , ∞ ; mínimo relativo en x = ; cóncava hacia creciente en 2 2 arriba (−∞, ∞)

10 3

5)

15, 0)

x (0, 0) ( 15, 0) 10 3

( 5,

5)

43. Intersección (0, −3); creciente en (−∞, 1), (1, ∞); no tiene extremos relativos; cóncava hacia abajo (−∞, 1); cóncava hacia arriba (1, ∞); punto de inflexión en x = 1 y

x

45. Intersecciones: (0, 0), (4/3, 0); creciente en (−∞, 0), (0, 1); decreciente en (1, ∞); máximo relativo en x = 1; cóncava hacia arriba (0, 2/3); cóncava hacia abajo (—∞, 0), (2/3, ∞); puntos de inflexión en x = 0, x = 2/3 y

y

x x

5 5 5 ,∞ ; , 0 ; creciente en −∞, ; decreciente en 4 4 2 5 máximo relativo en x = ; cóncava hacia abajo (—∞, ∞) 4

37. Intersecciones:

47. Intersección (0, −2); decreciente en (—∞, −2), (2, ∞); creciente en (−2, 2); mínimo relativo en x = −2; máximo relativo en x = 2; cóncava hacia arriba (−∞, 0); cóncava hacia abajo (0, ∞); punto de inflexión en x = 0

y

y

x

39. Intersección (0, −19); creciente en (−∞, 2), (4, ∞); decreciente en (2, 4); máximo relativo en x = 2; mínimo relativo en x = 4; cóncava hacia abajo (−∞, 3); cóncava hacia arriba (3, ∞); punto de inflexión en x = 3

49. Intersecciones: (0, −2), (1, 0); creciente en (−∞, 1), (1, ∞); cóncava hacia abajo (−∞, 1); cóncava hacia arriba (1, ∞); punto de inflexión en x = 1

y

y

x

x

x

R-30

Respuestas a los problemas con número impar

2 2 2 2 , ∞ ; creciente en − √ ,√ , √ 51. Decreciente en −∞, − √ ; 4 4 4 4 5 5 5 5 cóncava hacia arriba en (−∞, 0); cóncava hacia abajo en (0, ∞); mínimo 128 3/4 2 128 3/4 2 , ,− (5) (5) ; máximo relativo en √ ; relativo en − √ 4 4 25 5 25 5 punto de inflexión en (0, 0); simétrica con respecto a (0, 0); intersecciones:

59. Intersecciones: (0, 0), (−4, 0); decreciente en (−∞, −1); creciente en (−1, 0), (0, ∞); mínimo relativo en x = −1; cóncava hacia arriba (−∞, 0), (2, ∞); cóncava hacia abajo (0, 2); puntos de inflexión en x = 0, x = 2 y

(±2, 0), (0, 0)

63 2

y

4 (–2, 0)

–1

3

x

(2, 0)

x

2

64 64 , ∞ ; creciente en 0, ; 27 27 cóncava hacia abajo (—∞, 0), (0, ∞); mínimo relativo (0, 0); 64 32 , ; no tiene puntos de inflexión; máximo relativo 27 27 tangente vertical en (0, 0); sin simetría, (0, 0), (8, 0)

61. Decreciente en (−∞, 0),

53. Intersecciones: (0, 1), (1, 0); decreciente en (−∞, 0), (0, 1); creciente en (1, ∞); mínimo relativo en x = 1; cóncava hacia arriba (−∞, 0), (2/3, ∞); cóncava hacia abajo (0, 2/3); puntos de inflexión en x = 0, x = 2/3

y

y (8, 0)

2 (0, 0) 2

x

63.

x

65.

y

55. Intersecciones: (0, 0), (±2, 0); creciente en (−∞, − 2), (0, 2); decreciente en (− 2, 0), ( 2, ∞); máximo relativo en x = ± 2; mínimo relativo en x = 0; cóncava hacia abajo (−∞, − 2/3), ( 2/3, ∞); cóncava hacia arriba (− 2/3, 2/3); punto de inflexión en x = ± 2/3; simétrica con respecto al eje y.

y

1

4 x

2

y

69.

1

x

73. (b) f (r )

S 60

6.2

x

57. Intersecciones: (0, 0), (8, 0); decreciente en (−∞, 0), (0, 2); creciente en (2, ∞); mínimo relativo en x = 2; cóncava hacia arriba (−∞, −4), (0, ∞); cóncava hacia abajo (−4, 0); puntos de inflexión en x = −4, x = 0 y

625

A

1

10

r

(c) 0.26

75. Dos.

79. −2.61, −0.26

77. Arriba de la recta tangente; cóncava hacia arriba.

Problemas 13.4 (página 599) 12 3 4

4 63 2

2

8

x

5 1. Mínimo relativo en x = ; mínimo absoluto. 2 1 3. Máximo relativo en x = ; máximo absoluto. 4 5. Máximo relativo en x = −5; mínimo relativo en x = 1 7. Máximo relativo en x = −2; mínimo relativo en x = 3 9. La prueba falla, en x = 0 hay un máximo relativo. 1 1 11. Máximo relativo en x = − ; mínimo relativo en x = 3 3 7 13. Mínimos relativos en x = −5, x = −2; máximo relativo en x = − 2

Respuestas a los problemas con número impar

Problemas 13.5 (página 608) 1. x = 1; y = 1 5. x = 0; y = 0

9. Ninguna. √ √ 13. x = − 7, x = 7; y = 15

R-31

8 , (0, ∞); decreciente en 7 8 4 4 8 − , − , − , 0 ; máximo relativo en x = − ; mínimo relativo en 7 7 7 7 4 4 x = 0; cóncava hacia abajo −∞, − ; cóncava hacia arriba − , ∞ ; 7 7 4 1 4 asíntotas x = − ; y = x − 7 7 49

35. Intersección (0, 0); creciente en −∞, −

−7 1 3. x = ;y= 2 2 7. y = 0; x = 1, x = −1

11. y = 2; x = 2, x = −3

15. y = 5; x = 3 1 1 17. y = −x + 1; x = 0, x = −1 19. y = ; x = − 4 2 1 4 21. y = ; x = − 23. y = −2 2 3

y

25. Decreciente en (−∞, 0), (0, ∞); cóncava hacia abajo (−∞, 0); cóncava hacia arriba (0, ∞); simétrica con respecto a (0, 0); asíntotas x = 0, y = 0

y 8 7

4 7

x

27. Intersección (0, 0); decreciente en (−∞, 1), (1, ∞); cóncava hacia arriba (1, ∞); cóncava hacia abajo (−∞, 1); asíntotas x = 1, y = 1

x

16/49

x

9 2 2 1 ; creciente en −∞, − , − , ; 8 3 3 3 1 4 1 4 , ∞ ; máximo relativo en x = ; , , decreciente en 3 3 3 3 4 2 , ∞ ; cóncava hacia abajo cóncava hacia arriba −∞, − , 3 3 2 4 2 4 − , ; asíntotas y = 0, x = − , x = 3 3 3 3

37. Intersección 0, −

y

1 1

x

y

29. Decreciente en (−∞, −1), (0, 1); creciente en (−1, 0), (1, ∞); mínimo relativo en x = ±1; cóncava hacia arriba (−∞, 0), (0, ∞); simétrica con respecto a x = 0; asíntota x = 0

y

2

2 3

1

31. Intersección (0, −1); creciente en (−∞, −1), (−1, 0); decreciente en (0, 1), (1, ∞); máximo relativo en x = 0; cóncava hacia arriba (−∞, −1), (1, ∞); cóncava hacia abajo (−1, 1); asíntotas x = l, x = −1, y = 0; simétrica con respecto al eje y.

1

x 1 , 3

y

1

1

1

x

4 3

x

1

1 4 1 2 39. Intersecciones: − , 0 , 0, ; decreciente en −∞,− , ,∞ ; 3 4 3 3 4 2 4 creciente en − , ; mínimo relativo x = − ; cóncava hacia abajo 3 3 3 7 2 7 2 , , ∞ ; punto de inflexión −∞, − ; cóncava hacia arriba − , 3 3 3 3 7 2 en x = − ; asíntotas x = , y = 0 3 3 y

33. Asíntotas x = 3, y = 1; intersecciones: 2 0, , (−2, 0); creciente en (−∞, 3), (3, ∞); 3 cóncava hacia arriba en (−∞, 3); cóncava hacia abajo en (3, ∞)

y

(0, 23 ) ( 2, 0)

1

3

x 7 3,

2 27

2 3 4 3,

1 12

x

R-32

Respuestas a los problemas con número impar

41. Intersecciones: (−1, 0), (1, 0); creciente en (− 3, 0), (0, 3); decreciente en (−∞, − 3), ( 3, ∞); máximo relativo en x = 3; mínimo relativo en x = − 3; cóncava hacia abajo (−∞, − 6), (0, 6); cóncava hacia arriba (− 6, 0), ( 6, ∞); punto de inflexión en x = ± 6; asíntotas x = 0, y = 0; simétrica con respecto al origen.

a 1 51. x = − ; y = b b 53. límt→∞ 250 − 83e−t = 250 puesto que límt→∞ e−t = 0

y

3 x

3

1. 41 y 41

7. $15

1290 ≈ 56.1 9. Máximo 105 gramos; mínimo 23

11. 500 unidades; precio = $60; utilidad = $11 900

13. $22

2 2 1− , 1 , 1, 1 + ; cóncava hacia abajo (−∞, 1); cóncava 2 2 2 ,3 − 2 2 ; hacia arriba (1, ∞); máximo relativo en 1 − 2

concepto no cubierto.

3. 300 pies por 250 pies

5. 100 unidades

1 ,0 ; 2

2 2 , 1+ , ∞ ; decreciente en 2 2

mínimo relativo en 1 +

57. y ≈ 0.48

Problemas 13.6 (página 616)

43. Asíntotas x = 1, y = 2x + 1; intersecciones: (0, 0), creciente en −∞, 1 −

55. x ≈ ±2.45, x ≈ 0.67, y = 2

15. 120 unidades; $86 000

17. 625 unidades; $4

19. $22; $154 880

21. 4 pies por 4 pies por 2 pies

23.

L 2L 3 pulgadas; pulgadas3 6 27

27. 130 unidades, p = $340, P = $36 980; 125 unidades, p = $350, P = $34 175

2 , 3 + 2 2 ; simétrica a (1, 3), 2

29. 375 por lote (8 lotes); 31. 35 37. 5 −

y

3 ton; 5 −

3 ton

33. 60 mi/h 35. 8; $3400 41. 10 cajas; $50.55

Problemas de repaso—Capítulo 13 (página 621) 1 ( 12 , 0)

(0, 0)

2 5 ,x=− 9 3 15 5. 0 7. x = − , x = −1 8 9. Creciente en (−1, 7); decreciente en (—∞, −1), (7, ∞) 1. y = 3, x = 4, x = −4

x

1 1 1 , − , ; 3 3 3 1 1 , 1 , (1, ∞); mínimo relativo x = ; cóncava creciente en 3 3 1 1 hacia abajo −∞, − , (1, ∞); cóncava hacia arriba − , 1 ; 3 3 1 asíntotas x = − , x = 1, y = −1. 3

45. Intersección (0, 5); decreciente en −∞, −

11. Decreciente en (−∞, − 6), (0, (− 6, − 3), (− 3, 0), ( 6, ∞)

1 7 , 3 2

1

19. Máximo relativo x = 1; mínimo relativo x = 2

x

49.

y

31. Máximo en (2, 16); mínimo en (1, −1) 6 1 33. Máximo en (0, 0); mínimo en − , − 5 120 35. (a) e−1 (b) (0, ∞), ninguno

y

1 2

x

6); creciente en

21. Mínimo relativo x = −1 2 23. Máximo relativo x = − ; mínimo relativo x = 0 5 25. 2 27. 1 29. 0, 3 ± 3

1

47.

3), ( 3,

1 , ∞ ; cóncava hacia abajo 13. Cóncava hacia arriba en (−∞, 0), 2 1 en 0, 2 2 2 15. Cóncava hacia abajo en ∞, − ; cóncava hacia arriba en − , ∞ 3 3 7 1 17. Cóncava hacia abajo en − , − ; cóncava hacia arriba en 12 2 1 7 −∞, − y en − , ∞ 2 12

y

1 3

3. y =

1

2

x

37. Intersecciones: (−4, 0), (6, 0), (0, −24); creciente en (1, ∞); decreciente en (−∞, 1); mínimo relativo x = 1; cóncava hacia arriba (−∞, ∞)

y x

(1,

25)

Respuestas a los problemas con número impar 39. Intersección (0, 20); creciente en (−∞, −2), (2, ∞); decreciente en (−2, 2); máximo relativo en x = −2; mínimo relativo en x = 2; cóncava hacia arriba (0, ∞); cóncava hacia abajo (−∞, 0); punto de inflexión cuando x = 0

49. (a) Falso

y

51. q > 2

( 2, 36)

(b) Falso (c) Verdadero

(d) Falso

R-33

(e) Falso

57. Máximo relativo (−1.32, 12.28); mínimo relativo (0.44, 1.29) 59. x ≈ −0.60

61. 20

65. $29 000

63. 200

67. 100 pies por 200 pies.

69. (a) 200 estantes a $120 por estante (b) 300 estantes (2, 4) x

41. Intersecciones: (0, 0), (−1, 0), (1, 0); creciente en −∞, −

3 , 3

3 3 3 , ∞ ; decreciente en − , ; cóncava hacia abajo (−∞, 0); 3 3 3

cóncava hacia arriba (0, ∞); punto de inflexión en x = 0; simétrica con respecto al origen.

Explore y amplíe—Capítulo 13 (página 625) 1. La población alcanza su tamaño final en ≈ 45 días.

3. La recta tangente no coincidirá de manera exacta con la curva. El error podría reducirse usando lapsos de tiempo más pequeños.

Problemas 14.1 (página 630) 1. a dx 2x dx x2 + 7 11. y = a dx = dy

3. √

x4 − 9

13.

15.

(1, 0) ( 1, 0) (0, 0)

x

43. Intersección (−5, 0); creciente en (−10, 0); decreciente en (−∞, −10), (0, ∞); mínimo relativo en x = −10; cóncava hacia arriba (−15, 0), (0, ∞); cóncava hacia abajo (−∞, −15); punto de inflexión en x = −15; asíntotas y = 0, x = 0 f(x)

y ≈ 0.049, dy = 0.050 577 25 19. ≈ 16.97 21. 34 12 1 25. 1.001 27. 2 1 p3 33. 31. − 36 2 37. −17; −19.3

5. −

dx

9. 3e2x

7.

y

2x 3

39. 2.04

43. (1.69 × 10−11 )π cm3

2 +3

2 dx x3

(12x 2 + 4x + 3) dx

y = −0.28, dy = −0.3

17. (a) −1

(b) 2.9

23. −0.03

1 6p(p2 + 5)2 4 35. − 5 3 ≈ 0.1 41. 40 45. (c) 42 unidades 29.

Aplíquelo 14.2 x

1.

28.3 dq = 28.3q + C

3.

−

4. 1 1 45. Creciente en ∞, − ; decreciente en − , 1 , (1, ∞); cóncava 2 2 hacia arriba (−∞, −1), (1, ∞); cóncava hacia abajo (−1, 1); máximo 1 4 1 ; punto de inflexión −1, ; asíntotas y = 0, relativo en − , 2 27 8 x = 1; sin simetría; intersección (0, 0) y

(

1 4 , ) 2 27

( 1, 18 ) 1

(0, 0)

x

f(x )

1 x

0.12t 2 dt = 0.04t 3 + C

480 240 dt = 2 + C t3 √t (500 + 300 t)dt = 500t + 200t 3/2 + C

5. S(t) = 0.7t 3 − 32.7t 2 + 491.6t + C

Problemas 14.2 (página 636) 1. 7x + C

5 +C 6x 6 5y2 y6 − +C 13. 6 2 √ 17. ( 2 + e)x + C 7. −

25. −

3/2

4x 9

x9 +C 9 4 9. − 3/4 + C 3t

3.

21. πex + C

47. Intersección (0, 1); creciente en (0, ∞); decreciente en (−∞, 0); mínimo relativo en x = 0; cóncava hacia arriba (−∞, ∞); simétrica con respecto al eje y.

2.

+C

15. t 3 − 2t 2 + 5t + C 19. 23. √ 27. 5 3 x + C

2 w3 + +C 2 3w ue+1 35. + eu + C e+1 3x 5/3 − 7x 1/2 + 3x 2 + C 39. − 25 2x 5/2 + 2x 3/2 + C 43. 5 31.

5 +C 6x 6 t2 11. 4t + + C 2

5. −

33. 37.

x2 3x 5 − +C 14 20 9.3 7 x 1 9x 1 − − 3 − 2 +C 9.3 7 x 2x x4 3 29. +C + 12 2x 2 3 2 4 u − u+C 10 5 √ √ 3 6 x − 9 x4 + C

5x 2 x4 − x3 + − 15x + C 4 2 27 4 u + 18u3 + 18u2 + 8u + C 45. 4

41.

R-34

Respuestas a los problemas con número impar

47. x 3 + 4x +

5 +C x

49.

z3 5z2 + +C 6 2

73.

2 1 (3x + 1)3/2 − ln (x 2 + 3) + C 9 2

75. 2e

51. x + ex + C

√ x

+C

Aplíquelo 14.3 (página 638)

1 ( ln (2x 2 + 3x))2 + C 2 5 1 83. y = ln |1/x| + x − 2 2 Rr 2 + B1 ln |r| + B2 87. 4K

6. N(t) = 800t + 200et + 6317.37

Problemas 14.5 (página 651)

53. No, es posible que F(x) − G(x) Z 0

55.

1

x2 + 1

+C

7. y(t) = 14t 3 + 12t 2 + 11t + 3 3x 2 − 4x + 1 2 4 2x 3 19 x +x+ 5. y = − + 4 3 12 9. p = 0.7 13. 2.47q + 159

3.

31 4

x4 + x 2 − 5x + 13 12 11. p = 275 − 0.5q − 0.1q2 7. y =

15. $8079.17

2

P + 2P + 20 50 21. $80 (dc/dq|q=50 = 27.50 no es relevante) 17. G = −

9. 35 ln |t + 1| + C

Problemas 14.4 (página 646) 3 3 (x + 5)8 (x 2 + 3)6 2 5/3 +C 3. + C 5. (y + 3y + 1) + C 5 8 6 2 5(3x − 1)−2 (7x − 6)5 (7x + 3)3/2 + C 11. 7. − + C 9. +C 21 6 35 3 (5u2 − 9)15 5 4/3 17. e3x + C + C 15. (27 + x ) + C 13. 5 150 1 7x2 4 1 2 23. − e−3x + C e +C 19. e3t +2t+1 + C 21. 2 14 3 2 3 4 25. ln |x + 5| + C 27. ln |x + x | + C 29. − 2 +C 3(z − 5)6 1 31. 4 ln |x| + C 33. ln |s3 + 5| + C 3 √ 5 2 5 3/2 2 3/2 35. − ln |4 − 2x| + C + C = (5x) x +C 37. 2 15 3 1 1 4 1 3 39. ax 2 + b + C 41. ey +1 + C 43. − e−2v +1 + C a 2 6 1 1 45. − e−5x + 2ex + C 47. − (7 − 2x 2 − 5x)4 + C 5 2 51. 2 ln |3 − 2s + 4s2 | + C 49. 2 ln |x 3 + 4x| + C 1 1 3 53. 55. ln (2x 2 + 1) + C (x − x 6 )−9 + C 4 27 1 57. (x 4 + x 2 )2 + C 59. 3(5 − x − x 2 )−3 + C 4 1 3 2 1 61. e4x +3x −4 + C 63. − (8 − 5x 2 )5/2 + C 6√ 25 x5 2x 3 2 2 3/2 √ 1/2 67. + +x+C x − 2x + C 65. 5 3 3 1 69. ( ln (x 2 + 1) − (x 2 + 1)−1 + C 2 1 4 71. ln |4x + 1| + (x 3 − x 6 )−7 + C 2 21 1.

2

9. 7x 2 − 4e(1/4)x + C

5 ln (7e2x + 4) + C 14 45 5 ln |x 2 + 9| + C 17. x 2 − 2 2

13.

21. 3(x 1/3 + 2)5 + C 25.

Aplíquelo 14.4 8. T (t) = 10e−0.5t + C

1 5 4 3 x + x − 2 ln |x| + C 5 3 6√ 5. − 4 − 5x + C 5

1.

Problemas 14.3 (página 641) 1. y =

79.

29. 33. 37. 41. 45. 49. 53. 57. 61.

1 ( ln (r 2 + 1))3/2 + C 3 2 (x3 +1)/2 +C e 3 2 x + x + ln |x 2 − 3| + C 2 √ x 4 − 4x − ( ln 7)x + C 2 x − ln |x + 1| + C 1 − (e−x + 5)4 + C 4 1 √ [(8x)3/2 + 3]3/2 + C 36 2 x3 +x+C 3 200 p=− q(q + 2) √ C = 2( I + 1)

1 1 77. − e−x + ex + C 4 4 1 11 81. y = − (3 − 2x)3 + 6 2 85. 160e0.05t + 190

1 3 (2x + 4x + 1)3/2 + C 3 47x 7. +C 7 ln 4 2 11. x 2 − 3x + ln |3x − 1| + C 3 5 13/x 15. − e +C 13 2 √ 19. ( x + 2)3 + C 9 1 2 23. ( ln x) + C 2 3ln x 27. +C ln 3

3.

31. 8 ln | ln (x + 3)| + C

2 ( ln (x 4 + 1)3 )3/2 + C 3 2 39. x 2 − 8x − 6 ln |x| − 2 + C x 35.

ex2 + 2 + C

43.

1 2 (x + e)5/2 + C 5 2 √3 51. − e− s + C 3 1 55. x − ( ln x)2 + C 2 47.

59. c = 20 ln |(q + 5)/5| + 2000

1√ 3 71 I− I+ 4 3 12 (b) $14 000 (c) $14 280 63. C =

65. (a) 140 por unidad √ 67. 2500 − 800 5 ≈ $711 por acre

69. I = 3

Aplíquelo 14.6 (página 656) 10. $5975

Problemas 14.6 (página 658) 1.

13 8

3.

15 32

1 1 2 4 +4 + ··· + 4 n n n n+1 3 3 7. (a) Sn = + 1 (b) 9. 2n 2 2 1 11. 13. 1 15. 20 3 11 23. 21. 0 25. 14.7 4 5. Sn =

n n

=

2(n + 1) n

5 6

17. −18

19.

27. 2.4

29. −25.5

R-35

Respuestas a los problemas con número impar

Aplíquelo 14.7 11. $32 830

9. (q0 , p0 ) = (4, 64); EC = 64

12. $28 750

11. EC ≈ 1197; EP ≈ 477

Problemas 14.7 (página 665) 15 2 4 11. 3

1. 15

3.

15 2 244 17. 19. 5 5 25. (e − 1) 27. 3 1 33. ln 3 2 √ 5 2+3 3 37. − + 4 e 3 e 12 39. (e − 1) 2 45. 6 − 3e 47.

9.

b a

(−Ax 53. 59. $220

−B

69. 0.05

−

1 6

+

5. −20

7. 63

13.

15.

768 7

5 3

23. e5

21. 4 ln 8

38 15 31. 9 28 1 1 e+ −2 35. 2 e

1 14

29.

43.

41. 6 + ln 19

49. 0

47 12 51. α5/2 T

55. $8639 57. 180, 667; 769, 126 )dx 61. $1367.99 63. 696; 492 65. 2Ri 71. 3.52

73. 14.34

Aplíquelo 14.8 (página 669) 13. 76.90 pies.

14. 5.77 gramos.

3. 0.26;

7. 0.883; 2 − ln 3 ≈ 0.901 8 11. 3.0 13. 3

1 4

9. 2,115,215 15. 0.771

17. Sí

87 2 11. e3 − e

19. e

3. 26

7. 13

9. ln 16

27. (a)

7 29. (a) ln 3 31. 1.89 35. 37. 39. 41. 49. 55. 61.

3 0 1 0 2 1

(b) ln 5 − 1

1 16

17. 16 16 23. 3 3 7 (b) (c) 4 16

33. 11.41

25. 31. 37. 41. 47.

63. 1 − e−0.7 ≈ 0.5034 2 1 67. EC = 166 , EP = 53 3 3 75. EC ≈ 1148, EP ≈ 251

65. 15 1 73. 2

(b) 275

3. (a) $2 002 500 (b) 18 000 (c) $111.25

Aplíquelo 15.1 1. S(t) = −40te0.1t + 400e0.1t + 4600

1. 47. 9

1 2 14 59. 45 53.

67. 6.17

Problemas 14.10 (página 683) 3. EC = 50 ln 2 − 25; EP = 1.25 7. $426.67

1. (a) 475

Problemas 15.1 (página 693)

4

((7 − 2x 2 ) − (x 2 − 5)) dx √ 4 45. 40 43. 8 6 3 44 125 51. 3 12 255 57. 12 − 4 ln 2 32 3 63. 24/3 65. 4.76 2m3

5. EC = 225; EP = 450

15.

2y3 y2 y4 + + +C 4 3 2 1 57 ln 3 5 1 2y (e + e−2y ) + C 2 35 27. 3 3 − 5 ln 2 33. 2 2x 4 (1 + e ) +C 8 1 y = e2x + 3x − 1 2 125 49. 6 a3 55. 6 √ p = 100 − 2q

2. P(t) = 0.025t 2 − 0.05t 2 ln t + 0.05t 2 ( ln t)2 + C

(c) 2 − ln 4

(2x − (x 2 − x))dx + 3 ((x 2 − x) − 2x) dx √ ((y + 1) − 1 − y) dy

1. EC = 25.6; EP = 38.4

11.

5. −3(x + 5)−2 + C √ 11 3 11 −4 9. 4 21 17/21 6 7/6 − t +C t 13. 17 7 2 3 (3x + 2)3/2 + C 17. 27 2 272 21. ln |x| − + C 23. x 15 √ 2 3 3 − √ +C 29. 4−3 2 t t √ √ 1 e x + x x+C 35. 1 3 √ 2 103x 39. +C ln 10 16 45. 43. 4 3 2 51. 6 + ln 4 3 243 57. e − 1 8 61. $1483.33

3. 2160

Explore y amplíe—Capítulo 14 (página 688)

13. 1 15. 16 3 3 21. + 2 ln 2 = + ln 4 2 2

25. 19

x4 + x 2 − 7x + C 4

7. 2 ln |x 3 − 6x + 1| + C

59. 5. ≈ 0.767; 0.750

Problemas 14.9 (página 678) 1.

1.

53.

Problemas 14.8 (página 671) 1. 413

Problemas de repaso—Capítulo 14 (página 685)

19.

1 3 − 3 2e2 e

−7

15 − 4 ($100) ≈ $113 000 ln 2

2 4 x(x + 5)3/2 − (x + 5)5/2 + C 3 15

3. −e−x (x + 1) + C

5.

y4 1 ln (y) − +C 4 4

7. x[ ln (4x) − 1] + C 2 4 9. (ax + b)5/2 + C x(ax + b)3/2 − 3a 15a2 x 1 11. − − +C 10(5x + 2)2 50(5x + 2) 1 13. − (1 + ln x) + C 15. e2 (3e2 − 1) x 1 17. (1 − e−1 ), no se necesita integración por partes 2 3 21. 3x(x − 2) ln (x − 2) − x 2 + C 2

19.

160 3

R-36

Respuestas a los problemas con número impar

23. ex (x 2 − 2x + 2) + C e−2x x3 + 2e−x (x + 1) − +C 25. 3 2 1 1 29. e2x + 2ex (x − 1) + x 3 + C 2 3 31. 2e3 + 1 37.

2

ex 2 27. (x − 1) + C 2

33.

7 8 ln (2) − 3 9

f −1 (x)dx = xf −1 (x) − F(f −1 (x)) + C

33. 37. 39. 43.

Aplíquelo 15.2 5 3(q + 1)3 ln 2 q+3 4. V (t) = 150t 2 − 900 ln (t 2 + 6) + C 3. r(q) =

Problemas 15.2 (página 699) 12 2 − x+6 x+1 3 2 5. + x − 1 (x − 1)2 9. 2 ln |x| + 3 ln |x − 1| + C 1.

8 18 − x+2 x+3 3 2x 7. − 2 x x +1

3. 2 +

11. −3 ln |x + 1| + 4 ln |x − 2| + C 1 3x 2 + 2 ln |x − 1| − 2 ln |x + 1| 13. 4 2 5 15. 3 ln |x| + ln |x + 2| + 4 ln |x − 3| + C 2 17. ln |x 6 + 2x 4 − x 2 − 2| + C, no se necesitan fracciones parciales. 4 19. − 5 ln |x − 1| + 7 ln |x − 2| + C x−2 1 2 21. 4 ln |x| − ln (x 2 + 4) + C 23. − ln (x 2 + 1) − +C 2 x−3 3 3 1 25. ln (x 2 + 3) + 2 ln (x 2 + 4) 27. ln (x 2 + 2) − 2 +C 2 2 x +2 2 29. 18 ln (4) − 10 ln (5) − 8 ln (3) 31. 11 + 24 ln 3

Problemas 15.3 (página 704) 1.

x +C √ 6 6 − x2

x 1 +C ln 5. 6 6 + 7x

16x 2 + 3 +C 3x √ x2 + 9 − 3 1 +C ln 7. 3 x 3. −

1 4 2 ln |4 + 5x| − ln |2 + 3x| + C 2 5 3 1 3x 11. (3x − ln |1 + 2e |) + C 3 4 x 1 1 + C 15. 1 + ln + ln 13. 7 9 5(5 + 2x) 25 5 + 2x 1 x x 2 − 3 − 3 ln x + x 2 − 3 + C 17. 2 1 19. 21. x 3 ex − 3x 2 ex + 6xex − 6ex + C 144 √ √ √ 5 5x 2 + 1 23. + ln 5x + 5x 2 + 1 + C − √ 2 5x 9.

1 1 25. ln |1 + 3x| + +C 9 1 + 3x √ √ 1 1 7 + 5x 27. √ +C √ √ ln √ 5 2 7 7 − 5x

1 (3x − 1)(1 + 2x)3/2 + C 3√ 16 − 9x 2 4x 2 − 13 + C 35. − +C 8x

29. x 6 (6 ln (3x) − 1) + C

47. 51. 57.

31.

1 ln 2x + 2 √ 1 √ (4 x − ln |π + 7e4 x |) + C 2π 1 1 41. ( ln x)4 + C ln (x 2 + 1) + C 2 4 x−3 x4 1 ln +C 45. ln (x) − +C x−2 4 4 2 3x2 2 e (3x − 1) + C 49. x( ln x)2 − 2x ln (x) + 2x + C 9 √ √ 4 7 3 − 55. 53. 2(2 2 − 7) ln (2) − 3 2 4 qn (1 − q0 ) ln 59. (a) $7558.09 (b) $16,930.75 q0 (1 − qn )

61. (a) $1107.01 (b) $2103.42

Problemas 15.4 (página 707) 1.

7 3

3. −1

5. 0

7.

2 3

9. $11 050

11. $3155.13

Aplíquelo 15.5 (página 709) 5. I = I0e−0.0085x

Problemas 15.5 (página 713) 1 x2 + C 3. y = (x 2 + 1) ln (x 2 + 1) − (x 2 + 1) + C 1. y = −

5. y = Cex , C > 0 √ 9. y = 3 3x − 2

7. y = Cx, C > 0 x3 + 3 11. y = ln 3

48(3x 2 + 2)2 4 + 23(3x 2 + 2)2 1 2 17. y = ln x +3 2 21. 120 semanas. 13. y =

25. 2e1.14882 mil millones. 29. 2900 años. 33. 12(21/3 ) ≈ 15.1

15. y =

3 3x 2 + 2 2

2

−1

19. c = (q + 1)e1/(q+1) 1

23. P(t) = 60 000e 10 (4 ln 2−ln 3−ln 5)t ; 68 266 27. 0.01204; 57.57 seg 31. N = N0 ek(t−t0 ) , t ≥ t0

t

37. (a) V = 60 000 e 9.5 ln (389/600)

35. A = 400(1 − e−t/2 ); 157 g/m2 (b) Junio 2028.

Problemas 15.6 (página 719) 1. 69 200 9. 2:20 a.m.

3. 500 5. 1990 7. (b) 375 11. $155 555.56 13. N = M − (M − N0 )e−kt

Aplíquelo 15.7 (página 721) 6. 20 ml

Problemas 15.7 (página 723) 1.

1 18

3. Divergente

13. (a) 800 (b) 17.

1 3

2 3

5. e−37

7. Divergente

9.

15. 25 000 000 19. Aumento de 20 000

1 2

11. 0

Respuestas a los problemas con número impar

Problemas de repaso—Capítulo 15 (página 725) 1.

1 3 1 x ln x − 3 3

3. 2 13 +

3+

8 ln 3

(c) e−10 ≈ 0.00005

(e) F(x) =

13 2

9. (a)

5. ln |3x + 1| + 4 ln |x − 2| + C

√ 9 − 16x 2 1 x 1 + ln | | + C 9. − +C 7. 2(x + 2) 4 x+2 9x 1 11. ( ln |x − a| − ln |x + a|) + C 2a 1 ln | ln x 2 | + C 15. 13. e7x (7x − 1) + C 4 3 3 17. x − ln |3 + 2x| + C 19. 2 ln |x| + ln (x 2 + 1) + C 2 2 2 2 +C 21. (x + 1)3/2 ln (x + 1) − 3 3 2 3 2 23. 34 25. y = Cex +x , C > 0 27. 3 29. Divergente. 31. 2 000 000 33. 0.0005; 90% 450 35. N = 37. 4:16 p. m. 39. 0.95 1 + 224e−1.02t 41. (a) 207, 208

(b) 157, 165 (c) 41, 41

Explore y amplíe—Capítulo 15 (página 728) 1. 114; 69

5. Las respuestas pueden variar.

1 3

1 8

(g) 2 2 11.

5 16 7 (h) 16 (b)

(c)

39 ≈ 0.609 (d) 1 64

7 ; 5 min 10

(e)

8 3

(f)

2 2 3

13. e−3 ≈ 0.050

Problemas 16.2 (página 741) 1. (a) 0.4554 (b) 0.3317 (c) 0.8907 (d) 0.9982 (e) 0.8972 (f) 0.4880 3. 0.35 5. −1.08 7. 0.34

9. (a) 0.9970 (b) 0.0668 (c) 0.0873 11. 0.3085

13. 0.8351

19. 90.82%

15. 8

21. (a) 1.7%

17. 95%

(b) 85.6

Aplíquelo 16.3 (página 744) 4. 0.0396

Problemas 16.3 (página 745)

Aplíquelo 16.1 1.

(d) 1 − e−3 ≈ 0.95021 0 si x < 0 1 − e−2x si x ≥ 0

2. 0.607

1. 0.9207; 0.0122

3. 0.0430; 0.9232

5. 0.7507

7. 0.4129

9. 0.5557; 0.5398

11. 0.0336

3. Media 5 años, desviación estándar 5 años.

Problemas de repaso—Capítulo 16 (página 746)

Problemas 16.1 (página 736)

9 1. (a) 2 (b) 32

11 13 (b) = 0.6875 (c) = 0.8125 16 16  1 si 1 ≤ x ≤ 4 3. (a) f (x) = 3 0 en otro caso 1. (a)

5 12

(d) −1 +

10

3. (a)

10 3

9. 0.7734

f(x )

(b)

3 (c) 4

 0   1

si x < 0 2 3 x + x si 0 ≤ x ≤ 1 (d) F(x) = 3  3  1 si x > 1

25 ≈ 1.18 5. 0.1056 18 11. 0.9817

7. 0.2417

13. 0.0228

Explore y amplíe—Capítulo 16 (página 748) 1. Debe corresponder a la función de distribución conocida.

1 4

3. Las respuestas pueden variar.

x

4

1

2 (b) 3

5 1 (c) 0 (d) (e) (f) 0 (g) 1 6 3  0 si x < 1   1 (j) F(x) = (x − 1) si 1 ≤ x ≤ 4  3 1 si x > 4 2 1 P(X < 2) = ; P(1 < X < 3) = 3 3

5 (h) 2

3 (i) 2

5. (a) f (x) = −2

7. (a) e

 

1 b−a  0

−e

−4

x

si a ≤ x ≤ b en otro caso

≈ 0.11702

(b)

1. fx (x, y) = 4x + 3y + 5; fy (x, y) = 3x + 8y + 6 3. fx (x, y) = 0; fy (x, y) = 2

gy (x, y) = 3x 4 + 4xy − 5x − 9 q p 7. gp (p, q) = √ ; gq (p, q) = √ 2 pq 2 pq 2s s2 + 4 9. hs (s, t) = ; ht (s, t) = t−3 (t − 3)2 ∂u 1 1 ∂u 11. = = ; ∂q1 2(q1 + 2) ∂q2 3(q2 + 5)

1 6

Problemas 17.1 (página 753)

5. gx (x, y) = 12x 3 y + 2y2 − 5y + 8;

F (x)

2

a+b 2

R-37

b−a (c) σ = √ 12

(b) 1 − e−6 ≈ 0.99752

13. hx (x, y) = (x 3 + xy2 + 3y3 )(x 2 + y2 )−3/2 ; hy (x, y) = (3x 3 + x 2 y + y3 )(x 2 + y2 )−3/2 ∂z ∂z 15. = 5ye5xy ; = 5xe5xy ∂x ∂y ∂z ∂z 2x 2 5x 17. =5 2 + ln (x 2 + y); = 2 ∂x x +y ∂y x +y

R-38

Respuestas a los problemas con número impar

Problemas 17.5 (página 768)

√ r 3 − 2rs + s2 ; r + 2s (3r 2 − 2s) + √ 2 r + 2s 3 2 √ r − 2rs + s fs (r, s) = 2(s − r) r + 2s + √ r + 2s ∂f e3−r ∂f = −e3−r ln (7 − s); =− ; 21. ∂r ∂s 7−s 2 2 3 23. gx (x, y, z) = 6x y + 2y z; gy (x, y, z) = 4x 3 y + 6xy2 z; gz (x, y, z) = 2xy3 + 8z 19. fr (r, s) =

∂z 3 t x+y ∂z e = 13; =9 3. 2t + ∂r ∂s 2 2 2 t 2 2 t 5. (2xyz + y z + yz )(e ) + (x z + 2xyz + xz )(e + tet ) + (x 2 y + xy2 + 2xyz)(2tet + t 2 et ) 1.

7. 3(x 2 + xy2 )2 (2x + y2 + 16xy)

9. −2s(2x + yz) + r(xz) + 2s(xy + 2z) 11. 19s(2x − 7) 13. 324 15. 96e4 ∂c 1 ∂c 5 17. =− , = ∂pA pA =25,pB =4 4 ∂pB pA =25,pB =4 4

25. gr (r, s, t) = 2res+t ; gs (r, s, t) = (7s3 + 21s2 + r 2 )es+t ; gt (r, s, t) = es+t (r 2 + 7s3 ) 1 27. 50 29. √ 31. 0 33. 26 14 ra 39. − 2(1 + a(n − 1)/2)2

19. (a)

20 (b) − √ 3 2 + 15e

∂w ∂x ∂w ∂y ∂w = + ∂t ∂x ∂t ∂y ∂t

Problemas 17.2 (página 758)

Problemas 17.6 (página 775)

1. 20 3. 1374.5 l 0.357 ∂P k 0.643 ∂P ; = 1.487902 = 0.826098 5. ∂k k ∂l l 7. ∂qA /∂pA = −40; ∂qA /∂pB = 3; ∂qB /∂pA = 5; ∂qB /∂pB = −20; competitivo ∂qA 100 ∂qA 50 ∂qB 500 9. = − 2 1/2 ; =− ; =− ; 3/2 4/3 ∂pA pA pB ∂pB pA pB ∂pA 3pB pA

1. (1, 2)

3. (0, -2), (0, 1), (3, -2), (3, 1)

5. (50, 150, 350)

7.

500 ∂qB = − 2 1/3 ; complementarios ∂pB pB pA ∂P = 0.01A0.27 B−0.99 C 0.01 D0.23 E 0.09 F 0.27 ; 11. ∂B ∂P = 0.01A0.27 B0.01 C −0.99 D0.23 E 0.09 F 0.27 ∂C 13. 4480 15. (a) −1.015; −0.846 (b) uno con w = w0 y s = s0 1 ∂g > 0 para VF > 0; si VF y Vs son fijas y x aumenta, = 17. ∂x VF entonces g se incrementa. 20 ∂qA 5 ∂qA 19. (a) =− ; = ∂pA pA =9,pB =16 27 ∂pB pA =9,pB =16 12

13. (0, 0), máximo relativo; 4,

(b) La demanda de A disminuye en ≈ 21. (a) no

(b) 70% 5 1 , ηp = 46 B 46

23. ηpA = −

5 6

25. ηpA = −1, ηpB = −

1 2

9.

−2,

3 , mínimo relativo. 2

1 1 − , , máximo relativo. 4 2

11. (3, 1); D(3, 1) < 0 sin extremos relativos.

mínimo relativo; 0,

1 , 2

1 , (4, 0), ninguno. 2

15. (43, 13), mínimo relativo.

17. (−1, −1), mínimo relativo.

19. (0, −2), (0. 2), ninguno. 21. l = 72.67, k = 43.78 23. pA = 80, pB = 85

25. qA = 48, qB = 40, pA = 52, pB = 44, utilidad = 3304

27. qA = 4, qB = 3 31.

29. 1 pie por 2 pies por 3 pies.

3 1 , , mínimo relativo. 2 2

33. a = −8, b = −12, d = 33

35. (a) 2 unidades de A y 3 unidades de B (b) El precio de venta para A es 30 y el precio de venta para B es 19. La utilidad máxima relativa es 25 37. (a) P = 5T(1 − e−x) − 20x − 0.1T 2

(c) Máximo relativo en (20, ln 5); no hay extremo relativo en 5, ln

Problemas 17.3 (página 762) 2x x(yz2 + 1) 7y 3. para z = 0 5. 7. −ey−z 5z 3z z(1 − x 2 y) 3x 1 4 yz 11. − 13. − 15. − 2 9. 17. 4 1 + 9z z 2 e 60 288 5 , cq = 21. (a) 36 (b) cqA = 19. 13 B 65 2 1. −

Problemas 17.4 (página 764) 1. 6y2 ; 12y; 12y

3. 3; 0; 0

5. 18xe2xy ; 18e2xy (2xy + 1); 72x(1 + xy)e2xy

7. 3x 2 y + 4xy2 + y3 ; 3xy2 + 4x 2 y + x 3 ; 6xy + 4y2 ; 6xy + 4x 2 y x 2 − y2 9. ∂z/∂y = 2 ; ∂2 z/∂y2 = 2 2 x +y (x + y2 )2 1 11. 0 13. 744 15. 2e 17. − 8 3x 2 y2 + z 2 =− 3 23. − z3 z

Problemas 17.7 (página 783) 3 3 3, , − 2 2 2 4 4 1 1 1 9. 11. , ,− , , 3 3 3 4 2 4 15. 74 cuando l = 8, k = 7 1. (2, −2)

3.

5.

1 5 0, , 4 8

7.

1 1 1 , , 3 3 3

13. Planta 1, 40; planta 2, 60

17. x = 5 000 en periódico, y = 15 000 en televisión 19. x = 5, y = 15, z = 5 21. x = 12, y = 8 100 100 100 23. x = ,y= ,z= 3 3 3

Problemas 17.8 (página 788) 1. yˆ = 0.98 + 0.61x; 3.12 5. qˆ = 80.5 − 0.643p

9. yˆ = 8.5 + 2.5x

11. (a) yˆ = 35.9 − 2.5x

3. yˆ = 0.057 + 1.67x; 5.90 7. yˆ = 100 + 0.13x; 105.2 (b) yˆ = 28.4 − 2.5x

5 4

Respuestas a los problemas con número impar

Problemas 17.9 (página 792) 1 3. 4

1. 18 11. − 19. 3

58 5

13. 9 1 21. 24

2 5. 3

38 7. 3 9. 3 1 e2 15. −1 17. −e+ 2 2 1 23. e−4 − e−2 − e−3 + e−1 25. 3

Problemas de repaso—Capítulo 17 (página 794) y x 2x 2y 3. ;− 1. fx = 2 ; fy = 2 2 2 2 (x + y) (x + y)2 x +y x +y y x 2 yz 2 5. 2 7. 2xze (1 + x yz) x + y2 9. 2x + 2y + 6z 11. ex+y+z ( ln (xyz) + 1/x + 1/y + 1/z) 1 x + 3y x + 3y 13. 15. 2(x + y)er + 2 ;2 64 r+s r+s 17.

2x + 2y + z 4z − x

19.

∂P ∂P = 14l−0.3 k 0.3 ; = 6l0.7 k −0.7 ∂l ∂k

21. Ninguno.

23. (2, 2) mínimo relativo.

25. 4 pies por 4 pies por 2 pies.

27. A, 89 centavos por libra; B, 94 centavos por libra. 29. (3, 2, 1)

31. yˆ = 12.67 + 3.29x

33.

1 12

35.

1 30

Explore y amplíe—Capítulo 17 (página 797) 1. y = 9.50e−0.22399x + 5

3. T = 79e−0.01113t + 45

R-39

Índice A Activos circulantes, 56 Álgebra conjuntos de números reales, 2-3 repaso de, 1-42 Alquiler contra compra, aplicación de desigualdad, 55-56 Amortización, 228-232 cargo financiero, 229 de préstamos, 228-232 definición, 228 fórmulas, 229 periodos de préstamos, 231 plan de, 229 tecnología, 230 uso del término, 208 Análisis de datos para modelar el enfriamiento, 796-797 Análisis insumo-producto aplicación de las inversas, 286-287 de Leontief. Vea Análisis insumoproducto demanda interna, 285 ecuación básica, 284-286 ejemplo, 286, 289 matriz de coeficientes, 286 matriz de Leontief, 286, 287-288 Antiderivada, 631-632 Anualidad anticipada, 221, 224, 225 continua, 228, 703-704 ordinaria, 221 Anualidad(es), 220-228 continua, 228, 703-704 fondo de amortización, 225-226 integración aplicada, 703-704 ordinaria, 221 pago periódico, 223-224 periodo de pago, 220 plazo, 220 valor futuro, 224-225 valor presente, 221-224 Aplicación de la estadística, 673-674 de las inversas, 286-287 de máximos y mínimos. Vea Máximos y mínimos Aplicaciones de la razón de cambio a la economía, 513-514 de las derivadas parciales, 754-760 de las desigualdades, 43, 55-58 de los sistemas de ecuaciones, 160-168 y funciones lineales, 135-141 Aplicaciones de ecuaciones, 44-50. Vea también Ecuaciones; Sistemas de ecuaciones Aprendizaje por asociación de pares, 184

Aproximación normal a la distribución binomial, 742-745 Aproximaciones de e, 180 Árbol de probabilidad, 400 de Bayes, 420 Área cálculo usando extremos derechos, 656 entre curvas, 672-680 rectangular, 44-45 rectangular, obtención del, 44-45 Arreglos rectangulares, 241, 242 Asíntota no vertical, 602 Asíntotas, 599-609 horizontales, 601-604 oblicuas, 602-604 verticales, 599-601 B Barras verticales, 241 Base, 9 de función logarítmica, 186-187 Bayes, Thomas, 419n Binomios, 14 Bonos del Tesoro, 237-239 Bosquejo de una superficie, 120-121 C Cadenas de Markov, 445-454 árboles de probabilidad de dos estados para, 446 de dos estados, 447 definición, 445 demografía, 448-449 en la teoría de juegos, 457-458 matriz de transición, 446 probabilidades de transición, 446 regular, 451 vector de estado, 446 vector de estado inicial, 446 vector de estado k, 446 vectores de estado estable, 449-452 Calculadoras gráficas, 78, 95, 103, 104, 133, 171, 207, 238, 296, 356, 430-431, 449, 458, 534, 538, 575, 585-586, 595, 625, 658, 664, 747, 797 Cálculo, 626, 659-667 integral, 626, 659-667 Cálculo de varias variables, 749-798 derivadas parciales, 750-754 de orden superior, 763-765 aplicaciones, 754-760 diferenciación parcial implícita, 760-763 integrales múltiples, 789-792 máximos y mínimos para funciones de dos variables, 768-777 multiplicadores de Lagrange, 777-784 rectas de regresión, 784-789 regla de la cadena, 765-768 Calidad de equilibrio, 161

Cambio de la población a lo largo del tiempo, 624-625 proporcional, 631 Cantidad de equilibrio, 164 económica del pedido, 574-575, 612 inicial, 183 Capital, 178, 209 Capitalización continua. Vea Interés compuesto continuamente Cargo financiero, 229 Celdas, 371-373 Cero división entre, 4 exponente, 9 multiplicación por, 4 Ceros de la función, 102 Ciclo, 323 Clasificaciones del impuesto federal sobre el ingreso en Estados Unidos, 125-126 Cociente de diferencias, 85, 495 Coeficiente de correlación, 488 de desigualdad, 680 de liquidez, 46 numérico, 14 principal, 88 Coeficientes de regresión lineal, 786 Columna pivote, 314 Combinación, nCr, 365 Combinaciones, 364-369 comparación de, con permutaciones, 365 conjuntos y, 367-368 decisión por mayoría y suma de combinaciones, 366-367 definición, 365 identidad combinatoria básica, 368-369 mano de pókar, 366 selección de comité, 365-366 triángulo de Pascal, 369 Complemento de eventos, probabilidad, 378, 379-380 Completar el cuadrado, 142 Composición de funciones, 92-95 Concavidad, 590-597 criterios de, 592 definición, 591 prueba, 592-593 punto de inflexión, 592-595 trazado de curvas, 594-595 Condiciones de no negatividad, 300 iniciales, integración con, 637-641 Conjunto solución, 27 vacío, 32 Conjuntos combinaciones y, 367-368

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Índice

de números reales, 2-9 definición, 2 funciones y, 80 Constante de decaimiento, 183, 711 de integración, 632 Constantes, 14, 26 literales, 30 Continuidad, 476-487 aplicación de la definición, 477-478 aplicada a desigualdades, 482-486 continua en su dominio, 478 definición, 477 discontinua, 477, 478-479 discontinuidad infinita, 478 función del servicio postal, 480-481 función racional, 478-479 funciones definidas por partes, 479 funciones polinomiales, 478 punto de discontinuidad, 477 Contracción y reflexión, 114 Convergente, 721 Conway, John, 429 Coordenadas, 3. Vea también Gráficas en coordenadas rectangulares Corolario, 275 Corrección de continuidad, 743 Correspondencia uno a uno, 99 Costo marginal, 513-514, 640, 755 promedio por unidad, 513 total, 45, 164 Costos fijos, 45, 164 variables, 45, 164 Crecimiento logístico, 714-717 poblacional, 179-180 y decaimiento exponenciales, 709-712 Cuadrantes, 99-100 Cuentas del Producto e Ingreso Nacional (NIPA), 537 Curva, 628 de demanda, 136 de demanda lineal, 137 de Laffer, 576 de Lorenz, 680 de nivel, 121 de oferta, 136 de oferta lineal, 137 de rendimiento, 238-239 logística, 715 normal, 737 normal estándar, 738 Curvas área entre, 672-680 de nivel, 121-122 D Decaimiento radiactivo, 183-184, 190 Definición de intersección x, 100 de intersección y, 100 Degeneración, 322-323 Demanda elasticidad de la, 550-553 externa, 287

interna, 285 no lineal, 163 Denominadores, racionalización de, 11, 23 Depreciación, 35, 140, 205 doble por saldo decreciente, 205 lineal, 35, 140 por saldo decreciente, 205 sencilla por saldo decreciente, 205 Derivada(s), 492-500. Vea también Razón de cambio; Recta tangente antiderivadas, 631-632 cociente de diferencias, 495 continuidad y diferenciabilidad, 498-499 de orden superior, 568-571 definición, 495 determinación, 496, 497-498 diferenciable, 495 diferenciación, 495 función con una recta tangente vertical, 496-497 integral definida de una, 664 pendiente de una curva, 493, 496 recta secante, 492 tercera derivada, 568 Derivadas de funciones exponenciales, 545-550 formas distintas, 548 función de densidad de la distribución normal, 547 funciones con base 4, 548 funciones con base b, 547-548 funciones de potencia, 548 funciones que contienen e u, 546 funciones que contienen e x, 546 regla de la función inversa, 545 Derivadas de funciones logarítmicas, 540-545 acerca de las, 540-541 con base 2, 544 con base 10, 544 con base b, 543-544 derivada de ln x, 541 funciones que contienen ln u, 541-542 funciones que contienen logaritmos, 543 reescritura de funciones antes de diferenciarlas, 542 Derivadas parciales, 750-754 aplicaciones, 754-760 costo marginal, 755 de orden superior, 763-765 de segundo orden, 763, 764 de una función de cuatro variables, 753 de una función de tres variables, 753 definición, 751 función de costos conjuntos, 755 función de producción, 756 mixtas, 763-764 obtención, 751-752 pérdida de calor en un cuerpo, 756 productividad marginal, 756-757 productos competitivos y complementarios, 757-758 Desigualdad con funciones racionales, 484-485 con una función no racional, 486 cuadrática, 483-484 definición, 51

polinomial, 484 triangular, 61 Desigualdades aplicaciones, 55-58 aplicaciones en los negocios, ejemplos, 43 continuidad y, 482-486 de valor absoluto, 59-60 definición, 43, 51 desigualdades lineales con dos variables, 295-298 equivalentes, 52 no lineales, 485-486 reglas, 51 valor absoluto, 59-60 Desigualdades lineales, 51-58, 295-298 de dos variables, 295-298 definición, 52 reglas, 51-52 resolución, 53-54, 296-297 Desplazamiento, 508 Desviación estándar, 436-438, 735-736 Deuda nacional, 489-490 Diagrama de árbol, 358, 400 de árbol de dos niveles, 358-359 de dispersión, 784 de signos, 482 de Venn, 378, 395-396 Dietas, 727-728 Diferencia común, 70-72 Diferenciación implícita, 555-560 de orden superior, 570-571 Diferenciación logarítmica, 560-564 definición, 561 diferenciación de la forma u v, 562, 563-564 ejemplo, 561-562 razón (tasa) de cambio relativo de un producto, 562-563 Diferenciación parcial implícita, 760-763 Diferenciales, 627-631 cálculo, 627 curva de, 628 definición, 627 determinación de dp/dq a partir de dq/dp, 630 determinación en términos de dx, 627-628 recta tangente, 628 uso para estimar un cambio en una cantidad, 628-629 uso para estimar un valor funcional, 629-630 Discontinua, 477-479. Vea también Continuidad Discontinuidad infinita, 478 Dispersión, 436 Distancia, 58 Distribución acumulada de datos, 747-748 exponencial, 733 gaussiana, 737 inicial, 446 Distribución binomial, 440-445 aproximación normal a la, 742-745 coeficientes, 441 ensayos de Bernoulli, 442 ensayos independientes, 441 experimento, 442

Índice teorema, 440-441 variable aleatoria, 442 Distribución normal, 737-742 análisis de calificaciones de exámenes, 738-739 definición, 737 estándar, 738 variable normal estándar, 739-741 Divergente, 721 Dividendo, 17 División de un multinomio entre un monomio, 17 definición, 4 entre cero, 4 fracciones, 22 larga, 17-18 preliminar antes de la integración, 648 Divisor, 17 Dominio(s), 81, 84, 98, 104, 478 Dosis de medicamento, 205-207 Dual, programación lineal, 343-352 definición, 345 determinación de un problema de maximización, 347-348 determinación de un problema de minimización, 348 método simplex, aplicación al, 348-349 método simplex, uso del, 349-350 precio sombra, 345 primal, 345 variable de holgura, 347 Dualidad, 343 Duplicación del dinero, 210, 211 E Ecuación básica, 284-286 de aprendizaje, 202 de demanda, 85, 136, 137, 170, 200 de demanda ambiental, 170 de Gompertz, 202 de movimiento, 508 de oferta, 136, 170 de oferta ambiental, 170 de presupuesto, 295 de primer grado, 131 de segundo grado. Vea Ecuaciones cuadráticas de tendencia, 125 diferencial de primer orden, 707 iterativa, 565 lineal general, 131, 132, 154 plataforma de observación, 44-45 Ecuaciones aplicaciones, 44-50 básicas, 284-286 con literales, 30-31, 32 con radicales, 33 cuadráticas, 36-42 de rectas, 129-133 de rectas horizontales, 131 de rectas verticales, 131 de valor, 214-216 de valor absoluto, 58-59 de valor presente, 214-216 diferenciales, 707-714

equivalentes, 27-28 fraccionales, 31-32 fraccionarias, 31-32 gráficas/graficación, 114 lineales, 26-36 logarítmicas, 198-202 matriciales, 261-262 mezcla, 44, 153-154 Ecuaciones cuadráticas, 36-42 con dos raíces reales, 39 con una raíz real, 39 definición, 36 ecuación fraccionaria que conduce a, 37-38 factorización, resolución de ecuaciones de orden superior, 37 factorización, solución mediante, 36-37, 38 forma cuadrática, 40 fórmula cuadrática, 38-40 sin solución real, 39-40 Ecuaciones diferenciales, 707-714 aplicaciones, 714-720 constante de decaimiento, determinación, 711-712 crecimiento de la población, 710-711 de primer orden, 707 definición, 707 herramienta antigua, determinación de la edad de una, 712 ley de crecimiento exponencial, 710 ley de decaimiento exponencial, 710 separación de variables, 708-709 solución general, 708 solución particular, 708 vida media, determinación, 711-712 Ecuaciones exponenciales, 198-202 composición de oxígeno, 198 definición, 198 problemas con, 198-199 uso de logaritmos para resolver, 199 Ecuaciones lineales, 26-36 con literales, 30-31, 32 definición, 26, 28 ejemplos, 26-29 equivalentes, 27-28 fraccionarias, 31-32 lados, 26 radicales, 33 resolución de, 28-29 signo de igualdad, 26 sistemas, 148-158 sistemas con dos variables, 148-154 sistemas con tres variables, 154-157 terminología, 27 variables, 26 Ecuaciones logarítmicas, 198-202 composición de oxígeno, 198 de demanda, 200 definición, 198 relación depredador-presa, 200-201 resolución, 199, 201 Eje de los valores funcionales, 102 de simetría, 142 x, simetría con respecto al, 109 y, simetría con respecto al, 108-109 Ejes de coordenadas, 99 Elástica, 552

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Elasticidad de la demanda, 550-553 e ingreso, 554 puntual de la demanda, 551-553 unitaria, 552 Elemento, 2 Elipsoide, 122 Ensayos, 400 de Bernoulli, 442 independientes, 441 Enteros, 2 negativos, 2 positivos, 2, 9 Entrada pivote, 314 principal, matrices, 266 variable de, 81 Equilibrio, 160-164 Escalares, 249 Esferoide alargado, 122 Espacio muestral reducido, 395 Espacios equiprobables, 382-385 definición, 383 ejemplos, 383-385 ensayo, 382 frecuencia relativa, 382 probabilidad de E, 383 probabilidad de un evento simple, 383 resultados igualmente posibles, 383 selección de un subcomité, 385 Espacios muestrales, 375-377 caramelos en una bolsa, 376-377 con reemplazo, 377 definición, 375 finitos, 375 lanzamiento de dos dados, 377 lanzamiento de dos monedas, 376 mano de pókar, 377 más primitivo, 375 puntos muestrales, 375 reducidos, 395 resultado, 375 tres lanzamientos de una moneda, 376 usual, 375 Estadística, 358. Vea también Probabilidad Etapas, 400 Evento imposible, 378 seguro, 378 simple, 378 Eventos, 377-381 complemento, 378, 379-380 definición, 378 dependientes, 407 diagrama de Venn, 378, 395-396 ejemplo, 378 intersección de, 379-380 mutuamente excluyentes, 380-381, 386n, 414 mutuamente excluyentes, 380-381, 386n, 414 separados, 380, 396 unión de, 378, 379-380, 386 Eventos independientes, 407-416 cartas, 410-411, 413 dados, 411-412 definición, 407, 413

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Índice

demostración de que dos eventos son independientes, 408 en comparación con eventos mutuamente excluyentes, 414 género de la descendencia, 412-413 ley especial de la multiplicación, 409 prueba de aptitud, 413-414 tabaquismo y sinusitis, 408-409 tasas de sobrevivencia, 409-410 Excedentes de los consumidores, 681-683 de los consumidores y los productores, 681-683 de los productores, 681-683 Experiencia con los impuestos, una, 125-126 Experimento compuesto, 400 Explore y amplíe análisis de datos para modelar el enfriamiento, 796-797 bonos del tesoro, 237-239 cadenas de Markov en la teoría de juegos, 457-458 cambio de la población a lo largo del tiempo, 624-625 cantidad económica del pedido, 574-575 deuda nacional, 489-490 dietas, 727-728 distribución acumulada de datos, 747-748 dosis de medicamento, 205-207 experiencia con los impuestos, 125-126 grabación de calidad variable, 77-78 planes de cobro en telefonía celular, 170-172 precio de envío, 687-688 probabilidad y autómatas celulares, 429-431 propensión marginal al consumo, 537-538 requerimientos de insulina como un proceso lineal, 292-293 terapias con medicamentos y radiación, 355-356 Exponentes, 9-14 definición, 9 ejemplos, 11-12 leyes básicas, 10-11 reglas, 174 Expresiones factorizadas, 19 logarítmicas, reescritura de, 193 Expresiones algebraicas división, 17-18 multiplicación, 17 operaciones con, 14-19 productos especiales, 16-17 resta, 15 símbolos de agrupación, eliminación de, 15-16 suma, 15 términos similares, 15 Extremo derecho, 656 Extremos, 53 absolutos en un intervalo cerrado, 588-590, 599 Extremos relativos, 577-588 absolutos, máximo y mínimo, 579 condición necesaria para, 579 criterios para, 578, 580

determinación de, 583-584 donde f (x) no existe, 583 función, naturaleza creciente o decreciente de una, 577-578 máximos y mínimos relativos, 579 prueba de la primera derivada, 582-585 prueba de la segunda derivada para, 597-599 punto crítico, 580 trazado de una curva, 584-586 valor crítico, 580 F Factores, 14 comunes, 19 cuadráticos irreducibles, 697-699 cuadráticos irreducibles distintos, 697-698 cuadráticos irreducibles repetidos, 698-699 lineales, 694-697 lineales distintos, 694-696 lineales repetidos, 696-697 Factoriales, 89 Factorización, 19-21, 36-38 Fermat, Pierre de, 357 Fondo de amortización, 225-226 Forma de dos puntos, 132 exponencial, 187 logarítmica, 187 pendiente-intersección, 130-131 punto-pendiente, 130 Fórmula cuadrática, 38-39 de cambio de base, 196 de reducción, 704 del interés compuesto, 209 para determinar la renta de un apartamento, 47 recursiva, 565 Fórmula de Bayes, 417-425 acerca de la, 417-419 caramelos en una bolsa, 421-422 control de calidad, 420-421 definición, 419 partición, 419 probabilidad a posteriori, 418 probabilidades a priori, 418 Fórmulas de integración, 641-647 funciones exponenciales naturales y, 644-645 integración por partes, 690 que incluyen funciones logarítmicas, 645-646 regla de la potencia, 641-644 Fracciones, 21-26 división, 22 integración por partes, 694-700 mínimo común denominador (MCD), 24 multiplicación, 22 operaciones combinadas con, 25 racionalización del denominador, 23 resta, 23-25 simplificación, 21-22 suma, 23-24 Fracciones parciales, integración mediante, 694-700

factores cuadráticos irreducibles distintos, 697-698 factores cuadráticos irreducibles repetidos, 698-699 factores lineales distintos, 694-696 factores lineales repetidos, 696-697 Franjas horizontales, 677-678 verticales, 672, 674-677 Frecuencia relativa, 382 Función constante, 87-88 de consumo, 524, 650-651 de costo total, 513 de costos conjuntos, 755 de cuatro variables, derivadas parciales, 753 de demanda, 85 de densidad exponencial, 733-734 de densidad normal, 737 de densidad normal estándar, 738 de densidad uniforme, 732 de distribución acumulada, 734 de distribución de Poisson, 182 de ingreso total, 514 de la tabla de vida, 666, 670 de posición, 508 de producción, 756 de tres variables, derivadas parciales de, 753 de utilidad, 300 diagonal, 122 escalón, 480 exponencial natural, 181, 644-645 identidad, 93 logística, 715, 716 logística Verhulst-Pearl, 715 objetivo, 299, 300 objetivo artificial, 329 potencia, 500 raíz cuadrada, 102-103 uno a uno, 96 naturaleza creciente o decreciente de una, 577-578 Función(es) cuadrática(s), 141-148 definición, 88, 141 eje de simetría, 142 gráfica de una, 143 graficación, 143-145 ingreso máximo, 146-147, 611 inversa, determinación y trazado, 145-146 parábola, 142 vértice, 142 Función de densidad acumulada, 734-735 de la distribución normal, 547 definición, 673, 731 ejemplos, 723, 732-733 exponencial, 733-734 uniforme, 732 Funciones cociente de diferencias, 85 combinación de, 91-96 composición, 92-95 conjunto, 80 de demanda, 85 de dos variables, 117-118, 768-777

Índice de oferta, 86 de probabilidad, 390, 433 de valor absoluto, 89, 103-104 definición, 81 definidas por partes, 89, 104-105, 474-475 dominio(s), 81, 84, 98, 104, 478 igualdad de, 83-86 inversas, 96-98, 112, 145-146 producto escalar, 92 programa de oferta, 86 racionales propias, 694 rango, 81 valor promedio, 705-707 valores funcionales, 82, 84 variable dependiente, 81 variable independiente, 81 Funciones de varias variables, 115-122 bosquejo de una superficie, 120-121 curvas de nivel, 121-122 de dos variables, 117-118 graficación de un plano, 120 índice de temperatura-humedad, 118-120 sistema coordenado rectangular en tres dimensiones, 118 Funciones especiales, 87-91 constantes, 87-88 de valor absoluto, 89 definidas por partes, 89 factoriales, 89 genética, 90 polinomiales. Vea Funciones polinomiales racionales. Vea Funciones racionales Funciones exponenciales, 174-185 con 0 < b < 1, graficación, 176-177 con b > 1, trazar, 175-177 con base e, 181-183 crecimiento de bacterias, 174-175 crecimiento poblacional, 179-180, 182 decaimiento radiactivo, 183-184 definición, 174 f(x) = bx, propiedades de, 176 gráfica de, con base constante, 177 gráficas de, que incluyen e, 181-182 hemocitómetro y células, 182-183 interés compuesto, 178-179 naturales, 644-645 número e, 180-181 reglas, 174 transformaciones, 177 Funciones inversas, 96-98 de funciones lineales, 97 definición, 96-98 determinación de la inversa, 98 gráfica de una inversa, 145-146 restricción del dominio de una función, 98 simetría y, 112 uno a uno, 96 usadas para resolver ecuaciones, 98 Funciones lineales, 137-141 curva de demanda, 136 curva de oferta, 136 definición, 88, 138 determinación de, 138-139 dieta para gallinas, 139-140 ecuación de demanda, 136, 137 ecuación de oferta, 136 gráficas de, 138

inversas de, 97 niveles de producción, 135-136 y sus aplicaciones, 135-141 Funciones logarítmicas, 186-192 cálculo de logaritmos, 189 conversión de forma exponencial a logarítmica, 187 conversión de forma logarítmica a exponencial, 187 decaimiento radiactivo y vida media, 190-191 definición, 186 derivadas de, 540-545 gráfica de una función logarítmica con 0 < b < 1, 180, 188-189 gráfica de una función logarítmica con b > 1, 187 integrales que incluyen, 645-646 logaritmos comunes, 189 logaritmos naturales, 189 resolución de, 189-190 Funciones polinomiales asíntotas y, 604 continuidad de, 478 definición, 88 infinito, límites al, 474 límites de, 464-465 Funciones racionales definición, 694 discontinuidades de, 478-479 ejemplos, 88 infinito, límites al, 472-474 G Gauss, Carl Friedrich, 737 Grabación de calidad variable, 77-78 Grado del polinomio, 14-15, 88 Gráfica del punto de equilibrio, 164-165 Gráfica(s) en coordenadas rectangulares, 99-108 ceros de la función, 102 cuadrantes, 99-100 de ecuaciones, 114 definición de gráfica, 100 definición de intersección x, 100 definición de intersección y, 100 dominio, rango y valores funcionales, 104 eje de los valores funcionales, 102 ejes de coordenadas, 99 función definida por partes, 104-105 función raíz cuadrada, 102-103 función valor absoluto, 103-104 intersecciones y, 101-102, 109-112, 120 origen, 99 par ordenado, 99 plano x, y, 99 prueba de la recta horizontal, 105 prueba de la recta vertical, 105 que no representa una función de x, 105-106 sistema de coordenadas rectangulares, 99 Gráficas/graficación de ecuaciones, 114 de funciones cuadráticas, 143-145 de funciones exponenciales, 175-177 de funciones lineales, 138 de funciones valor absoluto, 103-104

I-5

de inversas, 145-146 de la ecuación lineal general, 132 en un plano, 120 límites, estimación de, 461-462 que incluyen a e, 181-182 H Hipérbola rectangular, 101 Histograma de probabilidad, 434 I Igualdad de funciones, 83-86 de matrices, 243 de sucesiones, 69 Indicadores, 313 Índice, 10 de espacio, 759 de suma, 63 de temperatura-humedad, 118-120 Inelástica, 552 Infinito, límites al, 471-474 Ingreso de equilibrio, 164 elasticidad e, 554 marginal, 514, 523-524, 639-640 total, 45, 164 Integración aplicaciones, 714-720 aplicada a anualidades, 703-704 aproximada, 667-672 de b u, 649-650 división preliminar antes de la, 648 ecuaciones diferenciales, 707-714 función de consumo a partir de la propensión marginal al consumo, 650-651 funciones exponenciales naturales e, 644-645 impropia, 721-724 integral definida, determinación de, 702-703 integral impropia, 721-724 integrales indefinidas, 648-649 mediante fracciones parciales, 694-700 por partes, 690-693 regla de la potencia para la, 641-644 técnicas de, 647-652 Integración con condiciones iniciales, 637-641 costo a partir del costo marginal, 640 definición, 637 función de demanda a partir del ingreso marginal, 639-640 ingresos y educación, 639 problema, 638 problema que implica a y , 638-639 Integración por medio de tablas, 700-705 aplicada a anualidades, 703-704 ejemplos, 700-702 integral definida, determinación de, 702-703 valor presente de una anualidad continua, 704 Integral definida, 652-659 cálculo de un área usando extremos derechos, 656

I-6

Índice

de una derivada, 664 definición, 655, 660 determinación e interpretación, 663 determinación mediante el uso de tablas, 702-703 evaluación, 657, 663 integración de una función sobre un intervalo, 657 integrando, 655 límite inferior, 655 límite superior, 655 límites de integración, 655 propiedades, 661-663 Integral indefinida, 631-637 constante de integración, 632 de una constante por una función, 634 de una constante y una potencia de x, 633-634 de una suma, 635 de una suma y una diferencia, 635-636 definición, 632, 660 determinación, 633, 634-635 integración, 648-649 integrando, 632 signo de integración, 632 uso de manipulaciones algebraicas para encontrar, 636 variable de integración, 632 Integral, definida, 652-659 Integrales definidas, 673 dobles, 789-792 múltiples, 789-792 que incluyen funciones logarítmicas, 645-646 triples, 792 Integrando, 632 Interés, 178, 209 total pagado, fórmula, 229 Interés compuesto, 178-179, 209-213 capital, 178, 209 comparación de tasas de interés, 212 definición, 178 duplicación del dinero, 210, 211 ejemplos, 178-179, 209, 210 fórmula, 179 monto acumulado, 178, 209 monto compuesto, 178-179, 209 periodos de interés, 179, 209 problemas de, 210 tasa anual, 209 tasa de porcentaje/porcentual anual (TPA), 179, 209 tasa efectiva, 210-211 tasa nominal, 179, 209 tasa periódica, 179 tasa por periodo, 209 Interés compuesto continuamente, 217-220 definición, 217-218 fondo de inversión, 219 monto compuesto, 218 tasa efectiva bajo, 219 valor presente bajo, 219 Intersecciones, 101-102, 109-112, 120, 379380 Intervalo abierto, 53

Intervalos, 53 cerrados, 53 Inversa(s), 277-284 aplicación de las, 286-287 de una matriz, 278-279 definición, 278 determinación de la, de una matriz, 281 determinación de si una matriz es invertible, ejemplo, 281-282 matriz de coeficientes que no es invertible, 282-283 uso para resolver un sistema, 279-280, 282 Inversión, ejemplo de modelado, 46 Isotermas, 121 L Lados, 26 Laffer, Arthur, 576 Lagrange, Joseph-Louis, 778n Latencia, 550 Leibniz, Gottfried Wilhelm, 80 Leontief, Wassily W., 284 Ley de decaimiento exponencial, 183 de enfriamiento de Newton, 718-719 de la multiplicación, 399, 409 de Poiseuille, 686 de probabilidad compuesta, 400 especial de la multiplicación, 409 general de la multiplicación, 399 LIFE (juego), 429 Límite especial, 467 inferior, 655 de la suma, 63 Límites, 460-476 acerca de los, 460-461 al infinito, 471-474 al infinito de funciones racionales, 472-474 al infinito para funciones polinomiales, 474 de una sucesión, 234-235 definición, 460, 461 determinación de, 465-466, 471 estimación a partir de una gráfica, 461-462 forma 0/0, 466-467 función definida por partes, 474-475 función polinomial, 464-465, 474 infinitos, 469-475 límite especial, 467 perpetuidades, 233-235 propiedades, 463-465 que no existen, 462 unilaterales, 469 y manipulación algebraica, 465-467 Líneas de isocosto, 304 Líneas/rectas de isoutilidad/isobeneficio, 121, 300 Logaritmos acerca de las, 192 base 5, evaluación de, 196 combinación de, 194 comunes, 189 determinación de, 192-193 escritura en términos de logaritmos más simples, 194

expresiones logarítmicas, reescritura de, 193 expresiones, simplificación de, 195 fórmula de cambio de base, 196 naturales, 189 M Magnitud de la respuesta, 204 Manipulación algebraica, 113, 465-467, 636 geométrica, 113 Mapa topográfico, 121 Margen de utilidad, 50 Markov, Andrei, 445n Matriz cero, 244 cuadrada, 244 cuadrada diagonal principal, 245 de Leontief, 286, 287-289 de transición, 446 diagonal, 245 identidad, 259-260, 280 insumo-producto, 284 inversa de una, 278-279 reducida, 266-268 transpuesta de una, 244 triangular, 245 triangular inferior, 245 triangular superior, 245 Matriz de coeficientes, 261-262, 265, 275, 282-283, 286 análisis insumo-producto, 286 aumentada, 265, 312 aumentada, reducción de una, 268-270 definición, 261-262 inversa, 282-283 reducida, 275 Matriz/matrices, 241-277 aplicaciones de las, 240 arreglos rectangulares, 241, 242 construcción, 243 definición, 242 ecuaciones matriciales, 251, 261-262 entrada principal, 266 entradas, 240 equivalentes, 266 especiales, 244-245 igualdad de, 243 multiplicación, 252-264 multiplicación por un escalar, 249-250 notación, operaciones con renglones, 266 operaciones elementales con renglones, 264, 266 reducción de matrices, 264-271 renglón cero, 266 renglón diferente de cero, 266 resolución de sistemas mediante reducción de matrices, 264-277 subíndices dobles, 241 suma de, 246-248 sustracción de matrices, 250-251 tamaño, 242 vector columna, 242 vector renglón, 242 Maximización de la utilidad, 614-616, 774-775 Máximo/mínimo relativo, 769

Índice Máximos y mínimos, 609-620 extremos relativos, determinación de, 579, 772-773 guía para resolver problemas de aplicación de máximos y mínimos, 611 maximización aplicada a enzimas, 612 maximización de la producción, 773 maximización de la utilidad, 614-616, 774-775 maximización del ingreso, 146-147, 611 maximización del ingreso de una empresa de televisión por cable, 613-614 maximización del número de beneficiarios de servicios de salud, 614 minimización de costos, 780-781 minimización del costo de una cerca, 609-611 minimización del costo promedio, 611-612 para funciones de dos variables, 768-777 programación lineal, 299, 338-343 programación lineal dual, 347-348 prueba de la segunda derivada, 771-772 punto silla, 772 puntos críticos, determinación de, 770-771 relativos, 769 tamaño económico del lote, 612-613 Media, 735-736 Método de mínimos cuadrados, 784 Método de Newton, 564-568 aproximación de una raíz por el, 566-567 definición, 564-565 ecuación iterativa, 565 fórmula recursiva, 565 Método de reducción acerca del, 264-266 ejemplo, 267-268 familia de soluciones con dos parámetros, 273-274 forma paramétrica de una solución, 270-271 sistemas homogéneos, 274-277 sistemas no homogéneos, 274-276 solución de un sistema por el, 268-270 Método simplex, 309-322 columna pivote, 314 definición, 309 dual, aplicación del, 348-350 ejemplo, 317-320 entrada de pivote, 314 indicadores, 313 problema estándar de programación lineal, 310-311 problemas, resolución de, 316-317 renglón objetivo, 312 renglón pivote, 314 solución básica factible, 312 tabla simplex, 320 tabla simplex inicial, 312 variable de holgura, 311 variable entrante, 313 variable saliente, 313 variables básicas, 312 variables de decisión, 311 variables no básicas, 312 Minimización, 338-343, 348 Mínimo común denominador (MCD), 8, 24 Mínimos cuadrados, método de, 784

Modelado, 44, 717-718 Monomio, 14, 17 Monopolista, 614 Monto acumulado de interés, 178, 209 acumulado de una anualidad continua, 703 compuesto, 178-179, 209, 218 Multinomios, 14, 17 Multiplicación de fracciones, 22 matricial/de matrices, 252-264 multinomios, 17 por un escalar, 249-250 propiedades asociativas, 3 propiedades conmutativas, 3 propiedades de cierre, 3 Multiplicación de matrices, 252-264 acerca de la, 252-254 definición, 253 materia prima y costos, 257-259 matriz identidad, 259-260 operaciones con matrices que incluyen I y 0, 260 potencia de una matriz, 261 producto de matrices, 254-255 propiedad asociativa, 256-257 propiedades, 256 propiedades distributivas, 257 tamaños de matrices y su producto, 254 transpuesta de un producto, 259-260 vector de costos, 256 Multiplicadores de Lagrange, 777-784 combinación de entradas para el costo mínimo, 781-782 con restricciones múltiples, 782-783 definición, 778 método, 779-780 minimización de costos, 780-781 N Negativo, 4 NIPA (Cuentas del Producto e Ingreso Nacional), 537 Notación de intervalo, 53 de Leibniz, 495, 497 de valor absoluto, 60 operaciones con renglones, 266 suma, 62-66 valor absoluto, 60 Notación de suma, 62-66 definición, 62-63 índice de suma, 63 límites de la suma, 63 propiedades, aplicación de las, 65-66 sumas, escritura de, 63-65 sumas, evaluación de, 63 Notas de advertencia, 2, 4, 9, 10, 14, 27, 29, 36, 37, 38, 40, 44, 53, 58, 60, 67, 82, 94, 96, 128, 132, 136, 149, 159, 174, 179, 241, 242, 255, 268, 276, 279, 280, 282, 285, 297, 299, 305, 310, 312, 362, 407, 465, 466, 470, 473, 495, 501, 503, 504, 506, 515, 519, 521, 523, 543, 546, 551, 557, 561, 568, 579, 581, 591, 594, 598, 600, 614, 633, 634, 636, 643, 644, 662, 663, 673, 677, 692, 699, 703, 744, 763, 770

I-7

n-tupla ordenada, 116 Número e, 180-181 Números decimales, sin terminación, 2 índice, 787 irracionales, 2 racionales, 2 reales, 2-9 O Objetos repetidos, 369-371 Octantes, 119 Operaciones con expresiones algebraicas, 14-19 elementales con renglones, 264, 266 Origen, 2, 99, 109 P Pagaré, 217 Pago periódico de una anualidad, 223-224 Par ordenado, 80, 99 Parábola, 142 Parámetro, 153, 733 Partes, integración por, 690-693 Partición, 419 Pascal, Blaise, 357 Pasivos circulantes, 56 Pendiente de una curva, 493, 496 Pendiente de una recta definición, 128 ecuación lineal general, 131 ecuación lineal general, graficación, 132 ecuaciones de rectas, 129-133 ecuaciones de rectas horizontales, 131 ecuaciones de rectas verticales, 131 e intersección y de una recta, 131 forma pendiente-intersección, 130-131 forma punto-pendiente, 130 formas de ecuaciones de rectas, conversión, 132 recta a partir de dos puntos, 130 rectas paralelas, 133-134 rectas perpendiculares, 133-134 relación precio-cantidad, 129 Periodo de duplicación, 726 de pago, anualidades, 220 Periodos de interés, 179, 209 Permutaciones, 360-364 con objetos repetidos, 369-371 cuestionario político, 362 definición, 360 nombre de un bufete jurídico, 362 permutación de cinco letras tomadas tres a la vez (nPr), 360-361 permutación de n objetos tomados r a la vez, 360-361 puestos en un club, 361-362 Perpetuidades, 232-235 definición, 232 límites, 233-235 límites de una sucesión, 234-235 valor presente, 232-233 Planes de cobro en telefonía celular, 170-172 Plano de coordenadas rectangulares, 99 Plano x-y, 99

I-8

Índice

Planos, 119, 120 de coordenadas, 119 Plazo de la anualidad, 220 Poiseuille, Jean, 686 Polinomios, 14 Posibilidades, 392-393 Precio de envío, 687-688 de equilibrio, 161 sombra, 345 Precios, fijación de, 45-46 Préstamos, amortización de, 228-232 Primal, 345-346 Primer octante, 119 Principio básico de conteo, 358-360 fundamental de las fracciones, 8 Probabilidad, 382-394 a posteriori, 418 a priori, 418 antecedentes, 357-358 control de calidad, 387 dados, 388-389 de E, 383 de ganar un premio, 393 de un 10 en un examen, 392-393 de un evento simple, 383 de una unión de eventos, 378, 379-380, 386 empírica, 390-392 espacios equiprobables, 382-385 factoriales, 90 juego interrumpido, 389 no condicional, 395, 407 posibilidades, 392-393 propiedades, 385-390 sondeo de opinión, 391 sorpresa de cumpleaños, 387-388 y autómatas celulares, 429-431 Probabilidad condicional, 395-400 caramelos en una bolsa, 396-397 control de calidad, 398 de un evento, 398 definición, 395 diagrama de Venn para la, 395-396 encuesta, 397-398 espacio muestral reducido, 395 fórmula para la, 396 géneros de descendencia, 399 ley de probabilidad compuesta, 400 ley general de la multiplicación, 399 publicidad, 399-400 subespacio, 395 Probabilidades teóricas, 391 Problema artificial, 329 estándar de programación lineal, 310-311 Procesos estocásticos, 400-404. Vea también Cadenas de Markov árbol de probabilidad, 400 caramelos en una bolsa, 403-404 cartas, 401-402 cartas y árbol de probabilidad, 400-401 circuitos de computadora defectuosos, 402-403 definición, 400 diagrama de árbol, 400

ensayos, 400 etapas, 400 experimento compuesto, 400 ley de probabilidad compuesta, 400 Productividad marginal, 756-757 Producto del ingreso marginal, 531-532 escalar, 92 determinación del, 6 Productos competitivos, 757-758 complementarios, 757-758 especiales, 16-17 sustitutos, 757 Programa de demanda, 87, 107 de oferta, 86 Programación lineal, 294-307 antecedentes, 294 condiciones de no negatividad, 300 definición, 295 degeneración, 322-323 desigualdad lineal, resolución de una, 296-297 desigualdades lineales de dos variables, 295-298 dual, 343-352 función de utilidad, 300 función lineal en x y y, forma de, 299 función objetivo, 299, 300 línea de isoutilidad, 300 líneas de isocosto, 304 maximizar, 299 método simplex, 309-322 minimizar/minimización, 299, 338-343 primal, 345-346 problema estándar de programación lineal, 310-311 puntos en el vértice, 301 puntos factibles, 299 región factible, 300 región factible acotada, 301 región factible no acotada, 301, 303-305 región factible no vacía, 301 región factible vacía, 301, 302 resolución de problemas, 302 restricciones, 333-335 restricciones de igualdad, 333-335 sistemas de desigualdades, 297-298 soluciones múltiples, 325-327 soluciones no acotadas, 323-325 soluciones óptimas múltiples, 307-309 variables artificiales, 328-337 Propensión marginal al ahorro, 524, 526 al consumo, 537-538 Propiedad distributiva, 4, 6, 257 transitiva de la igualdad, 3 Propiedades asociativas de la suma y la multiplicación, 3, 256-257 conmutativas de la suma y la multiplicación, 3, 5 de cerradura de la suma y la multiplicación, 3 de identidad, 4

integral definida, 661-663 inversas, 4 límites, 463-465 logaritmos, 192-198 números reales, 2-9 probabilidad, 385-390 valor absoluto, 61 Prueba de la primera derivada para extremos relativos, 582-585 de la recta horizontal, 105 de la recta vertical, 105 de la segunda derivada para extremos relativos, 597-599 de la segunda derivada para funciones de dos variables, 770-771 Punto(s), 99 de discontinuidad, 477 de equilibrio, 161 de inflexión, 592-595 silla, 772 Puntos críticos, 580, 770-771 de equilibrio, 164-166 en el vértice, 301-302 factibles, 299 muestrales, 375 sobre una recta, 2 R Racionalización de denominadores, 11, 23 Radicales, 9-14 Radicando, 10 Raíz/raíces, 27, 102 cuadrada principal, 10 cuadradas, 9 cúbicas, 9 principal n-ésima, 9 Rango de funciones, 81, 104 de una secuencia, 68 Razón común, 71 de la prueba del ácido, 58 de liquidez, 58 Razón de cambio, 508-517. Vea también Derivadas aplicaciones de la, a la economía, 513-514 costo marginal, 513-514 costo promedio por unidad, 513 de inscripciones, 512 de precio con respecto a la cantidad, 511-512 de s con respecto a t, 508 de volumen, 512 determinación, 511 ecuación de movimiento, 508 estimación de y mediante el uso de dy/dx, 511 función de costo total, 513 función de ingreso total, 514 función de posición, 508 ingreso marginal, 514 instantánea, 509 porcentual, 514-515 promedio, 508 relativa, 514-515

Índice tasa de cambio del costo, 766 velocidad, 509-511 velocidad instantánea, 509 Recíprocos, 4 Recta de mínimos cuadrados, 786 de números reales, 3 de presupuesto, 295 de regresión lineal, 786 puntos sobre una, 2 secante, 492 y = x, simetría con respecto a la, 112 Recta tangente definición, 492 determinación de la pendiente de una, 494-495 determinación de una ecuación de una, 496, 506 ejemplos, 628 Rectas, 128-135 paralelas, 133-134 perpendiculares, 133-134 ecuaciones de rectas verticales, 131 ecuaciones de rectas, 129-133 forma pendiente-intersección, 130-131 forma punto-pendiente, 130 formas de las ecuaciones de rectas, 132 pendiente de una recta, 128-129 rectas paralelas, 133-134 rectas perpendiculares, 133-134 variables relacionadas linealmente, 131 Rectas de regresión, 784-789 coeficientes de regresión lineal, 786 determinación, 787-788 diagrama de dispersión, 784 ecuaciones normales, 786 método de mínimos cuadrados, 784 números índice, 787 periodo base, 787 series de tiempo, 787 Reducción de matrices, 264-277 Reembolso de bonos, 46-47 Reemplazo, espacios muestrales con, 377 Reflexión, contracción y, 114 Región factible, 300-305 acotada, 301 no acotada, 301, 303-305 no vacía, 301 vacía, 301, 302, 336-337 Regla de la potencia, 529-531 de la función inversa, 545 de la potencia para la integración, 641-644 de Simpson, 669-670 de una diferencia, 504 de una suma o una diferencia, 504 del factor constante, 503 del trapecio, 667-669 Regla de la cadena, 526-534, 765-768 acerca de la, 526 a 527 ejemplos, 527-529, 767-768 producto del ingreso marginal, 531-532 regla de la potencia, 529-531 tasa de cambio del costo, 766 Regla del cociente acerca de la, 521 aplicación, 522

diferenciación de cocientes sin usar la, 523 ingreso marginal, 514, 523-524, 639-640 reescribir antes de diferenciar, 522 Regla del producto, 517-526 acerca de la, 517-518 aplicación, 519 diferenciación de un producto de tres factores, 519-520 función de consumo, 524 uso de la, para encontrar la pendiente, 520-521 Reglas para la diferenciación, 500-508. Vea también Derivadas derivada de una constante, 500-501 derivada de x a, 501-502 derivadas de potencias de x, 503 determinación, 506 determinación de una ecuación de una recta tangente, 506 diferenciación de sumas y diferencias de funciones, 505 diferenciación de una constante por una función, 504-505 función potencia, 500 reescritura de funciones en la forma x a, 503 Relación de operación, 77 precio-cantidad, 129 Renglón objetivo, 312 pivote, 314 Renta versus compra, aplicación de una desigualdad, 55-56 Requerimientos de insulina como un proceso lineal, 292-293 Residuo, 18 Resta de expresiones algebraicas, 15 de fracciones, 23-25 de matrices, 250-251 definición, 4 Restricciones de igualdad, 333-335 definición, 298 múltiples, 782-783 S Saldo compensatorio, 50 Salida, variable de, 81 SBF (solución básica factible), 312, 319. Vea también Degeneración Secuencias aritméticas, 70-73 geométricas, 70-73, 74 Segunda derivada, 568-569 Semiplano, 295-296 abierto, 295 cerrado, 295 Separación de variables, 708-709 Signos de igualdad, 26 de integración, 632 radical, 10 Símbolos de agrupación, 15-16 de desigualdad, 51 de infinito, 487

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de la unión, 60 no es igual a, 2 Simetría, 108-113 con respecto a la recta y = x, 112 con respecto al eje x, 109 con respecto al eje y, 108-109 con respecto al origen, 109 eje de, 142 funciones inversas y, 112 graficación con intersecciones y, 109-112 prueba, 584 Sistema coordenado rectangular en tres dimensiones, 118 de coordenadas rectangulares, 99 homogéneo, 274-277 no homogéneo, 274-276 Sistemas con dos variables, 148-154 con tres variables, 154-157 de ecuaciones lineales, 148-158 de desigualdades, 297-298 de desigualdades lineales, 297-298 no lineales, 158-160 Sistemas de ecuaciones aplicaciones, 160-168 calidad de equilibrio, 161 cantidad de equilibrio, 164 equilibrio, 160-164 ingreso de equilibrio, 164 precio de equilibrio, 161 punto de equilibrio, 161, 164-166 Sistemas de ecuaciones lineales, sistemas con dos variables, 148-154 acerca de, 148-150 eliminación por sustitución, 151, 152 método de eliminación por adición, 150-152 mezcla, 153-154 sistema lineal con un número infinito de soluciones, 152-153 Sistemas de ecuaciones lineales, sistemas con tres variables, 154-157 ecuación lineal general con tres variables x, y y z, 154 familia de soluciones con dos parámetros, 156-157 familia de soluciones con un parámetro, 155-156 resolución, 154-155 Solución básica factible (SBF), 312, 319 general de la ecuación diferencial, 708 óptima, 302 particular de la ecuación diferencial, 708 por factorización, 36-38 trivial, sistema homogéneo, 275 Soluciones, 27 múltiples, 325-327 no acotadas, 323-325 óptimas múltiples, 307-309 Subconjunto, 2 Subíndices dobles, 241 Sucesión de longitud, 66, 67 finita, 67 infinita, 67

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Índice

Sucesiones, 66-75 aritméticas, 70-73 de ensayos, 400 definidas recursivamente, 69-70 fórmula, 68-69 geométricas, 70-72, 74 geométricas infinitas, suma, 74 igualdad de, demostración, 69 introducción a las, 66-69 límites de las, 234-235 suma, 72-74 términos, lista de, 68 Suma de expresiones algebraicas, 15 de fracciones, 23-25 de matrices, 246-248 eliminación por adición, sistemas de dos variables, 150-152 propiedad asociativa, 3, 256-257 propiedades conmutativas, 3, 5 propiedades de cerradura, 3 Suma de matrices, 246-248 definición, 247 ejemplo, 247 propiedades, 247-248 vectores de demanda, 248 Sumatoria, notación, 62 Superficie, bosquejo de, 120-121 Sustitución de matrices, 250-251 eliminación por, 151, 152 T Tabla de probabilidad, 434 simplex, 312, 320 simplex inicial, 312 Tasa de descuento, 217 de interés anual, 209 de porcentaje/porcentual anual (TPA), 179, 209 efectiva, 210-212, 219 nominal, 179, 209 periódica, 179 Temas de tecnología, 95, 103, 104, 133, 153, 160, 177, 197, 199, 230, 463, 480, 567, 585-586, 595, 658, 664, 788 Tendencia central, 436 Teorema, 275, 280 de la desigualdad de Chebyshev, 437 del cálculo integral, 659-667 del valor extremo, 588-590 fundamental del cálculo integral, 659-667 Teoría de juegos, 457-458 Terapias con medicamentos y radiación, 355-356 Tercera derivada, 568 Terminación de números, 2

Término de una sucesión, 68, 71-72 Términos semejantes, 15 TPA (tasa de porcentaje/porcentual anual), 179, 209 Transformaciones, 114 Transpuesta de un producto, 259-260 de una matriz, 244 Traslación horizontal, 114 Traslaciones y reflexiones, 113-115 Trazado de curvas, 576-625 aplicaciones de máximos y mínimos, 609-620 asíntotas, 605-608 concavidad, 590-597 extremos absolutos en un intervalo cerrado, 588-590 extremos relativos, 577-588 Trazas, 120 Triángulo de Pascal, 369 Trinomios, 14, 19-20 Tripla ordenada, 116 U Unidad de distancia, 2 imaginaria, 39 Unidades estándar, 738 Unión de eventos, probabilidad de, 378, 379-380, 386 Utilidad, 45, 164 marginal del ingreso, 784 y pérdida, 165-166 V Valor absoluto, 58-62 esperado, 433-440 futuro, 213 futuro de una anualidad, 224-225 promedio de una función, 705-707 Valor presente, 213-217 bajo interés continuo, 219 comparación de inversiones, 216 de perpetuidades, 232-233 de un flujo continuo de ingreso, 703 de una anualidad, 223-224 de una anualidad continua, 703, 704 definición, 213 ecuaciones de valor, 214-216 ejemplo, 214 neto (VPN), 216 pago único a un fondo de inversión, 214 Valores extremos, 588 funcionales, 82, 84 Variable aleatoria normal, 737 aleatoria normal estándar, 738-741

de holgura, 311, 329, 347 de integración, 632 dependiente, 81 entrante, 313 independiente, 81 saliente, 313 Variable aleatoria discreta, 433-440 continua, 433 definición, 433, 435 desviación estándar, 436-438 dispersión, 436 función de probabilidad, 433 ganancia esperada, 435-437 histograma de probabilidad, 434 media, 437-438 tabla de probabilidad, 434 tendencia central, 436 teorema de la desigualdad de Chebyshev, 437 valor esperado, 435 variables aleatorias, 433-435 varianza, 436-438 Variables, 26, 81 aleatorias, 433-435, 442 artificiales, 328-338 básicas, 312 de decisión, 311 intermedias, 765 no básicas, 312 relacionadas linealmente, 131 Variables aleatorias continuas, 730-737 definición, 433 desviación estándar, 735-736 funciones de densidad, 730-735 media, 735-736 valor esperado, 735 varianza, 735 Varianza, 436-438, 735 Vector columna, 242 de costos, 256 de estado, 446 de estado inicial, 446 renglón, 242 Vectores de demanda para una economía, 248 de estado estable, 449-452 Velocidad instantánea, 509 promedio, 508-510 Velocidad, 509-511 Vértice, 142 Vida media, 183, 190-191, 711 Volumen, razón de cambio de, 512 VPN (Valor Presente Neto), 216 Zenón de Elea, 459

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Créditos de fotografías Capítulo 1, página 77: Shutterstock. Capítulo 2, página 126: Darryl Vest/Shutterstock. Capítulo 4, página 206: © Corbis/SuperStock. Capítulo 7, página 355: Olly/Shutterstock. Capítulo 10, página 489: Bebeto Matthews/AP WideWorld Photos. Capítulo 12, página 574: Getty Images, Inc. Capítulo 13, página 624: Grantwood, American 1991-42, “American Gothic”, de 1930. Óleo sobre tabla, 30 11/16 pulg × 25 11/16 pulg (78 × 65.3 cm). Sin enmarcar. Friends of American Art Collection. 1930.934. The Art Institute of Chicago. Fotografía © The Art Institute of Chicago. Todos los derechos reservados por el Estate of Nan Graham Wood/con licencia de VAGA, Nueva York. Capítulo 14, página 687: Michael Grecco/Getty Images, Inc.-Image Bank. Capítulo 15, página 727: © Corbis Premium RF/Alamy. Capítulo 16, página 747: Reuters/Rick Wilking/CORBIS-NY.

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Índice de aplicaciones Ciencias de la vida Aceleración de objetos, 569, 638 Alimentación y nutrición, 53, 139, 152, 270 Animales, alimentación, 53, 152 Área, determinación del, 84, 94 Composición de oxígeno, 198 Compras de alimentos para animales, 270 Concentración de medicamento en el torrente sanguíneo, 584 Conversión de Fahrenheit a Celsius, 132 Crecimiento de bacterias, 174, 187, 638, 692 Decaimiento radiactivo, 183 Determinación de la edad, 712 Dietas, 727 Dosis de medicamentos, 131, 205, 520 Enfermedades, 417, 558 Esperanza de vida, 735 Factor de congelación del viento, 756 Formación de enzimas, tasa, 612 Genética, 90, 399, 412 Geometría, 94, 464, 484, 512, 515, 559 Hora de asesinato, 718 Impactos ambientales, 127, 340 Índice de temperatura-humedad, 118 Intensidad de la luz de líquido claro, 709 Lanzamiento de objetos, 144, 497, 511 Levadura, crecimiento, 182, 669 Marea negra, tamaño, 669 Medicina, eliminación del cuerpo, 721 Niveles de concentración de alcohol en la sangre, 79

Patrón de infiltración de derrames de petróleo, 430 Pérdida de calor del cuerpo, 756 Peso, valor absoluto, 60 Química, vida media, 190, 711 Receptores de servicios de salud, 614 Reciclaje, 187 Relación depredador-presa, 200 Requerimientos de insulina, 292 Soluciones, mezcla, 44, 153 Suplementos dietéticos, 152, 269, 348 Tabaquismo y sinusitis, 408 Tasas de supervivencia, 409 Temperatura, análisis de datos, 796 Temperatura, cambios en la, 546, 644 Terapias con medicamentos, 355 Terapias de radiación, 355 Terremotos, medición, 187, 194, 195, 201, 544 Velocidad de un objeto en movimiento, 527

Ciencias sociales Altas hospitalarias, 628 Becas educativas, 233 Codificación de mensajes, 278, 279, 281 Comunicaciones, 170, 613, 729 Conservación, alentador, 104 Consumo de los consumidores, 537 Cuestionario político, 362 Cumplimiento de género en un comité, 385 Demografía, 448, 451, 670 Educación, comité de graduación, 366 Educación, exámenes, 392, 413, 738

Educación, expectativas de ingresos, 639 Educación, gastos, 101, 256 Educación, matrícula, 70, 130, 512 Encuestas, 397 Esparcimiento de un rumor, 717 Exhibición de arte en una galería, 372 Ganar un premio, probabilidad, 393, 744 Gobierno, ingreso total del, 787 Juegos, 429, 432, 457 Juegos con lanzamiento de monedas, 359, 375, 376, 378, 384, 408, 443 Juegos de azar, 357, 389 Juegos, cartas, 384, 400, 401, 410, 413 Juegos, lanzamiento de un dado, 359, 377, 388, 411, 441 Juegos, mano de póker, 366, 377, 384 Loterías, 437 Memorización de vocabulario, 645 Miembro/oficiales de un club, 361, 716 Modas, difusión, 430 Pasajeros en vehículos, asignación, 372 Población votante, 699 Población, cambio a través del tiempo, 624 Población, de peces en el hábitat, 491 Población, tasa de crecimiento, 71, 179, 182, 635, 710, 714 Probabilidad de cumpleaños el mismo día, 360, 387 Rutas de viaje, determinación, 359 Selecciones de comité, 365 Sondeo de opinión, 391 Tiempo de espera de pasajeros, 732 Virus informáticos, dispersión, 173

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